基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。     

基于支持向量机的地下水质量综合评价

提出基于支持向量机(SVM)机器学习算法的地下水质量评价模型。首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化。最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性。     

土地利用规划中建设用地预测方法比较

为探索提高建设用地预测精度和预测方法比较,该文运用多元线性回归模型、GM(1,1)模型和BP神经网络模型对晋城市建设用地进行预测,预测结果说明三种模型的平均相对误差和预测精度均存在一定差异。研究表明:建设用地预测中应结合数据本身的特点和数据收集的难易程度选择不同模型;多角度多方法进行预测比较,可得到预测精度较高的预测结果;对于建设用地预测方法比较,可以从模型本质特性、数据采用形式和数据获取难易程度等7个方面进行综合比较。该研究为科学选择建设用地预测方法、探索预测方法比较提供一种思路,为土地利用规划修编和土地资源可持续利用提供科学依据。     

基于BP神经网络的多壁碳纳米管复合CdS-TiO_2光催化剂优化合成研究

基于CdS-TiO2/多壁碳纳米管(MWCNTs)光催化剂降解甲苯的正交实验数据,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了光催化剂合成条件设计的神经网络模型。以正交实验确定的4个主要影响因素作为输入层参数,以甲苯降解率作为输出层参数,将全部实验数据分为训练样本集和预测样本集。运行网络,系统误差为0.000 724,网络预测值与实验数据值相关系数达到0.989,说明该网络具有较好的训练精度及泛化能力。并利用训练好的神经网络预测得到CdS-TiO2/MWCNTs光催化剂的最佳合成条件:焙烧温度为460℃,MWCNTs复合量为1.5%(质量分数),活性组元摩尔比(TiO2/CdS)=80∶1,水加入量为12%(体积分数)。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

沙漠化遥感分类方法对比分析——以新疆塔河下游为例

新疆是我国受沙漠化危害最严重的省区,而沙漠化信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,探索合适的沙漠化遥感分类方法可以为相关部门提供决策支持.本文利用TM&ETM遥感影像对比分析了现有主要应用的最大似然、最小距离、决策树等几大分类方法在沙漠化分类中的应用,结果显示:①传统的最大似然方法分类精度及出图效果等各方面优于SVM、最小距离及决策树方法.最大似然的分类总精度以及Kappa系数分别达到96.43％和0.95,分类精度随先验概率的增大而减小,混淆程度小,结果图清晰,能反应真实的沙漠化分布情况.②SVM径向基函数分类可以达到分类目的,当γ逐渐增大时精度增高,混分较稍严重,可以反应真实的沙漠化分布情况.③最小距离精度较低,有严重的漏分现象,能一定程度上反应沙漠化的分布情况.④决策树分类法的精度低,分类指数筛选复杂,分类结果图并不能很好的反应真实的沙漠化分布情况.     

基于BP人工神经网络的城市PM2.5浓度空间预测

针对PM2.5日均质量浓度,采用BP人工神经网络模型,预测研究区空气中PM2.5浓度的空间变异,通过与普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法对比验证BP人工神经网络预测模型的精度.结果表明:BP人工神经网络预测模型下研究区检验样本点位置的PM2.5仿真浓度与观测浓度之间的均方差、平均绝对误差、平均相对偏差和相关系数分别为0.296 μg2/m6、0.412 μg/m3、1.650％和0.851;而与此同时,普通克里格插值方法下的对应结果分别为1.041 μg2/m6、0.689 μg/m3、11.910％、0.638.研究成果在肯定BP人工神经网络预测模型可用于揭示PM2.5浓度空间变异特征的同时,也证实了其相对于普通克里格插值方法在固定空间点位准确预测PM2.5浓度方面的优势.     

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模

通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79％和23.44％;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导.     

大坝下游定点区域溶解氧饱和度预测

大坝通过坝身泄流时,巨大的洪水卷吸空气中的大量气体直泻到下游河床,造成下游河道特别是近坝区域气体含量过饱和,给下游水生生物带来不利影响,其中鱼类气泡病就是水体气体过饱和造成的典型病症。为探明大坝泄流对坝下河道溶解氧饱和度的影响,以三峡 葛洲坝区域坝下近坝区定点区域的溶解氧实测资料为基础,建立溶解氧饱和度的BP网络预测模型,对大坝不同运行工况进行下游溶解氧饱和度的预测仿真计算,并将仿真预测值与实测及数值模拟结果进行比较分析。结果得出BP网络模型能很好地逼近坝下近坝区指定区域的溶解氧饱和度,可根据大坝运行工况对下游水体溶解氧饱和度进行快速预测,为有效控制坝下水体溶解氧饱和度提供借鉴     

基于支持向量回归机的南黄海浒苔分布面积预测模型

绿潮作为一种新型的海洋灾害,已经引起了各个国家的重视.依据2012年南黄海海域浒苔遥感监测分布面积数据,选取了温度、天气状况、风向、风力、浪高5种影响浒苔扩散的气候因子,建立了基于SVR的浒苔分布面积预测模型,并与经典的最近邻点插值模型、线性插值模型、3次样条函数插值模型和分段3次Hermite插值模型进行了回归效果的对比.分析结果表明,基于SVR的浒苔分布面积预测模型能够为浒苔遥感数据的插补提供一种方法,且回归效果优于传统的回归方法,为浒苔的防治提供辅助决策信息.