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基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法 被引量:18
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作者 汤宝平 刘文艺 蒋永华 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期1-6,共6页
针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数... 针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。 展开更多
关键词 小波变换 小波消噪 改进Morlet小波 故障诊断 交叉验证法
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基于偏最小二乘留一交叉验证法的近红外光谱建模样品选择方法的研究 被引量:5
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作者 白鹏利 王钧 +4 位作者 尹焕才 殷建 田晶晶 陈名利 高静 《食品安全质量检测学报》 CAS 2017年第1期182-186,共5页
目的提出一种新的挑选定标集的方法-偏最小二乘留一交叉验证法。方法以玉米为例,通过对玉米中水分含量的实际建模与外部验证,根据主成分数、相关系数、预测均方根差以及相对分析误差(ratio of performance to standard deviate,RPD)等因... 目的提出一种新的挑选定标集的方法-偏最小二乘留一交叉验证法。方法以玉米为例,通过对玉米中水分含量的实际建模与外部验证,根据主成分数、相关系数、预测均方根差以及相对分析误差(ratio of performance to standard deviate,RPD)等因素,综合比较4种定标集挑选方法的优缺点。结果偏最小二乘留一交叉验证法结合样品和光谱性质,在保持原始样品覆盖范围的基础上,挑选出的定标集所建立的模型具有较低的模型复杂程度、较高的验证相关系数以及较高的RPD值。结论该方法既克服了随机挑选法存在的样品代表性不足的风险,同时也避免了含量梯度法和计算机识别法只考虑样品或者光谱的单一性质的不足,同时该方法具有操作简单、易于推广等优点,为食品安全检测提供了一种新的筛选样品的方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 偏最小二乘留一交叉验证法 样品挑选 定标集
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hv-block交叉验证法在率定水文模型参数中的比较研究 被引量:4
3
作者 李超群 郭生练 张俊 《水文》 CSCD 北大核心 2006年第5期25-28,共4页
本文指出了应用分离样本验证法率定水文模型参数的不足,引入并探讨了hv-block交叉验证法的适用性,并与分离样本验证法进行比较。不同流域、不同系列长度和不同时段资料的计算结果表明,hv-block交叉验证法的模拟预报精度要明显优于分离... 本文指出了应用分离样本验证法率定水文模型参数的不足,引入并探讨了hv-block交叉验证法的适用性,并与分离样本验证法进行比较。不同流域、不同系列长度和不同时段资料的计算结果表明,hv-block交叉验证法的模拟预报精度要明显优于分离样本验证法,该法能够充分利用资料信息,特别是当资料系列较短的情况下,其优越性更加突出。 展开更多
关键词 水文模型 参数率定 分离样本验证法 hv-block交叉验证法 基准效率系数
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基于交叉验证法的BP神经网络在汽轮机故障诊断中的应用 被引量:12
4
作者 丁常富 王亮 《电力科学与工程》 2008年第3期31-34,共4页
在训练样本不够丰富的情况下,采用交叉验证法可以有效地减少BP神经网络因训练样本不同的输入顺序和数量不足造成的误差。针对汽轮机故障诊断的试验数据证明了所提出方法的可靠性和实用性。
关键词 汽轮机 神经网络 交叉验证法 故障诊断
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基于KNN算法和10折交叉验证法的支持向量选取算法 被引量:18
5
作者 牛晓太 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期335-338,共4页
经典支持向量机算法具有较高的时空复杂度,这导致其很难广泛被应用.为此,该文基于支持向量分布的先验知识,把KNN算法和10折交叉验证方法结合起来,提出了一个支持向量预选取算法.该算法从原始样本集中选取k个邻近样本,并计算出这k个邻近... 经典支持向量机算法具有较高的时空复杂度,这导致其很难广泛被应用.为此,该文基于支持向量分布的先验知识,把KNN算法和10折交叉验证方法结合起来,提出了一个支持向量预选取算法.该算法从原始样本集中选取k个邻近样本,并计算出这k个邻近样本中异类样本所占比例,如果该比例超过了所给定的阈值q,就选择这些异类样本作为预取的支持向量.在此过程中,采用10折交叉验证法来确定k与q的最佳值.两组仿真实验表明所提算法选择出的支持向量而形成的分类器分类准确率更高而且耗时还较少. 展开更多
关键词 机器学习 支持向量 K近邻算法 10折交叉验证法
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利用循环交叉验证法确定变异函数 被引量:10
6
作者 王家华 高海余 《西安石油学院学报》 1992年第4期3-9,共7页
在进行泛克里金估值时,确定漂移的形式及剩余的变异函数是一个关键的问题。本文分析了确定剩余的变异函数和漂移开式的交叉验证法和迭代法的优缺点,指出了将这两种方法的有机的结合起来会获得取长补短的效果,同时提出了循环交叉验证的方... 在进行泛克里金估值时,确定漂移的形式及剩余的变异函数是一个关键的问题。本文分析了确定剩余的变异函数和漂移开式的交叉验证法和迭代法的优缺点,指出了将这两种方法的有机的结合起来会获得取长补短的效果,同时提出了循环交叉验证的方法,以加快交叉验证的速度,提高检验精度,并利用油田实际数据进行了应用的研究。 展开更多
关键词 交叉验证法 变异函数 地质统计学
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基于网络搜索数据的北京市旅游区客流量预测研究——基于五折交叉验证法的不同预测模型比较 被引量:5
7
作者 石峻驿 周妮文 钱源 《经济统计学(季刊)》 2017年第2期73-85,共13页
本文以百度的整体搜索指数为网络搜索数据基础,采用直接取词法和范围取词法对北京市旅游的网络搜索关键词进行初选,并采用时差相关系数法和皮尔森相关系数法在初选的关键词中选择核心关键词。接着,选用逐步回归模型、分类回归树模型(cla... 本文以百度的整体搜索指数为网络搜索数据基础,采用直接取词法和范围取词法对北京市旅游的网络搜索关键词进行初选,并采用时差相关系数法和皮尔森相关系数法在初选的关键词中选择核心关键词。接着,选用逐步回归模型、分类回归树模型(classification and regression tree model)、随机森林模型(random forest model)、BP神经网络模型(back propagation neural network model)和支持向量机模型(support vector vachinemodel),采用五折交叉验证法,对北京市旅游区客流量进行预测分析。测试集的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)和标准化均方误差(normalized mean square error, NMSE)值结果显示,五个预测模型中随机森林模型的预测效果最佳。与传统的预测方法相比,基于网络搜索数据的北京市旅游区客流量预测能够较好地解决拐点预测问题,同时预测的时效性更强,比官方统计调查数据的公布至少提前一个月。 展开更多
关键词 网络搜索数据 旅游区客流量 预测 五折交叉验证法 随机森林模型
原文传递
交叉验证的GRNN神经网络雷达目标识别方法研究 被引量:10
8
作者 林悦 夏厚培 《现代防御技术》 2018年第4期113-119,共7页
雷达目标识别是现代雷达技术的重要发展方向之一,在未来武器系统中具有重要的意义。针对高分辨一维距离像在预处理中平移敏感性的问题,使用了全局最小熵距离对齐算法,能够较准确快速对准距离像单元,提高了距离对齐的精度。为了提高雷达... 雷达目标识别是现代雷达技术的重要发展方向之一,在未来武器系统中具有重要的意义。针对高分辨一维距离像在预处理中平移敏感性的问题,使用了全局最小熵距离对齐算法,能够较准确快速对准距离像单元,提高了距离对齐的精度。为了提高雷达目标识别的准确率,提出了一种与广义回归神经网络模型(generalized regression neural network,GRNN)相结合的目标识别方法。利用K重交叉验证法对神经网络训练,并且根据最小均方误差寻找出GRNN神经网络光滑因子spread的最优值,同时获得目标识别训练样本的最优输入输出值。通过对比,取得最优光滑因子的GRNN神经网络将大幅度提高其收敛速度与泛化能力。仿真实验证明,基于改进GRNN神经网络的雷达目标识别可以获得较高较稳定的识别正确率。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 高分辨距离像 最小熵对齐法 广义回归神经网络 光滑因子 交叉验证法
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基于广义交叉验证的电测深曲线一维全自动迭代反演
9
作者 施昕祎 刘海飞 +2 位作者 柳建新 李星 汪强强 《物探化探计算技术》 CAS 2021年第1期40-48,共9页
为提高电测深曲线反演过程的稳定性和自动性,基于广义交叉验证自适应正则化方法,给出了电测深曲线反演的全自动迭代方法。首先介绍了引入光滑约束的线性反演方程的构建方法,综合奇异值分解法与广义交叉验证自适应正则化方法求解线性反... 为提高电测深曲线反演过程的稳定性和自动性,基于广义交叉验证自适应正则化方法,给出了电测深曲线反演的全自动迭代方法。首先介绍了引入光滑约束的线性反演方程的构建方法,综合奇异值分解法与广义交叉验证自适应正则化方法求解线性反演方程,接着给出了反演过程中初始模型的构建方法和反演偏导数矩阵的差分计算方法,并采用C++语言实现了电测深一维反演算法,最后通过对模拟数据和实测数据进行反演试算,验证了反演算法的有效性。 展开更多
关键词 电测深曲线 反演 自适应正则化 广义交叉验证法
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基于多复合测井参数的复杂岩性核主元识别方法——以开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层为例
10
作者 裴家学 郭晗 +5 位作者 周立国 张甲明 田涯 李皓 李雪英 隋强 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2025年第2期136-146,共11页
开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层复杂岩性与测井曲线之间存在非线性响应关系,致使常规岩性识别方法存在多解性和不确定性。为此引入4个与储层岩性相关的复合测井参数,增强测井曲线描述复杂岩性非线性响应特征能力;结合高斯核函数和多项式... 开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层复杂岩性与测井曲线之间存在非线性响应关系,致使常规岩性识别方法存在多解性和不确定性。为此引入4个与储层岩性相关的复合测井参数,增强测井曲线描述复杂岩性非线性响应特征能力;结合高斯核函数和多项式核函数各自的优良特性,构建组合核函数,改善核主元分析方法的全局识别能力;采用K-折交叉验证法确定合理的核半径参数,从而建立一套基于多复合测井参数表征的复杂岩性核主元识别方法。实际岩性数据测试分析结果表明,引入多复合测井参数后,复杂岩性数据在核主元空间具有显著的线性可分性,岩性相对位置集中、固定且区带划分标准明确,表明该岩性划分方法具有良好的稳定性,后验识别符合率92.7%以上,证明该方法在复杂岩性识别中的有效性。研究成果为开鲁盆地复杂岩性区的岩性精确识别提供了一种新的技术思路。 展开更多
关键词 核主元分析 岩性识别 复合测井参数 组合核函数 K-折交叉验证法
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基于Informer神经网络的福建省货运量预测
11
作者 燕学博 钟凯彬 《山东交通学院学报》 2025年第1期16-23,共8页
为准确预测货运量,以福建省货运量为研究对象,分别从产业结构水平、经济发展水平、物流发展水平和人文因素等4个方面选取货运量的主要影响因素,以1978—2022年福建省货运量及货运量影响因素数据构建数据集,基于Informer神经网络构建货... 为准确预测货运量,以福建省货运量为研究对象,分别从产业结构水平、经济发展水平、物流发展水平和人文因素等4个方面选取货运量的主要影响因素,以1978—2022年福建省货运量及货运量影响因素数据构建数据集,基于Informer神经网络构建货运量预测模型,通过交叉验证法训练模型,同时采用长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和Transformer神经网络预测福建省货运量,对比三者预测结果的准确性。结果表明:Informer神经网络模型测试集预测结果的平均相对误差为3.75%,LSTM和Transformer神经网络模型预测结果的平均相对误差略高,分别为4.45%、4.38%,Informer神经网络模型的预测结果较准确。采用Informer神经网络模型预测2023年福建省的货运量为184289.0万t,比2022年增大8.9%。福建省的货运量逐年增大,应不断完善物流配送机制,提高运输效率以满足福建省及周边地区的物流需求。 展开更多
关键词 货运量 预测 Informer神经网络 交叉验证法
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复合改良土强度特征及利用LOOCV的预测研究 被引量:1
12
作者 向俊宇 《湖南交通科技》 2024年第3期12-18,23,共8页
为研究复合改良土强度特征并在数据有限情况下建立可靠的预测模型,针对湖南省某高速公路膨胀土,掺入粉煤灰(FA)和聚丙烯(PP)纤维进行复合改良,并开展了不同养护方法、养护时间和干湿循环次数下的无侧限抗压强度(UCS)和劈裂抗拉强度(STS... 为研究复合改良土强度特征并在数据有限情况下建立可靠的预测模型,针对湖南省某高速公路膨胀土,掺入粉煤灰(FA)和聚丙烯(PP)纤维进行复合改良,并开展了不同养护方法、养护时间和干湿循环次数下的无侧限抗压强度(UCS)和劈裂抗拉强度(STS)试验,探讨了FA和PP纤维对膨胀土强度改善的耦合效应,并尝试利用留一交叉验证法(LOOCV)建立可靠的人工神经网络(ANN)预测模型。研究表明:FA通过离子交换作用和水化胶凝作用可显著提高膨胀土的UCS,在添加FA的同时添加PP纤维,可进一步增加其抗拉强度,但PP纤维不宜添加过多,20%FA+0.5%PP纤维的组合具有最佳强度;复合改良土抵抗干湿循环的能力较素土有所增加,但干湿循环作用下其强度仍然有一定衰减;在试验数据不充足的情况下,利用LOOCV有助于训练并建立可靠的ANN预测模型,该模型对训练集和测试集以外的试样强度同样具有较好的预测效果,从而为路基复合改良土性能机器学习预测提供参考借鉴。 展开更多
关键词 路基 膨胀土 复合改良 无侧限抗压强度 人工神经网络 留一交叉验证法
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基于改进ANN的心理状态预警建模与仿真
13
作者 白茹 《电子设计工程》 2024年第6期72-76,共5页
针对现有算法对心理健康状态评估准确度低,难以有效替代传统人工处理方式,导致心理危机预警不及时等问题,文中设计了一种基于改进ANN的心理危机预警算法模型。该模型在全面收集可能影响学生心理状态信息的基础上,通过筛选与特征提取分... 针对现有算法对心理健康状态评估准确度低,难以有效替代传统人工处理方式,导致心理危机预警不及时等问题,文中设计了一种基于改进ANN的心理危机预警算法模型。该模型在全面收集可能影响学生心理状态信息的基础上,通过筛选与特征提取分析得到了ES-ANN网络所需的数据集合,再引入BP算法与ReLU激活函数获得相关预警模型。该模型可在被测者心理存在异常问题时及时发出预警信息。实验结果表明,该算法对心理危机预警的准确率及查准率能够分别达到92.1%和81.6%,且均优于其他对比算法。 展开更多
关键词 人工神经网络 集成采样 十折交叉验证法 弱分类器 心理危机预警
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房地产估价中GIS技术的应用研究
14
作者 杨波 《知识经济》 2024年第10期208-210,225,共4页
为了探讨GIS技术在房地产估价中的应用,分析GIS技术如何提高房地产估价的准确性和效率,通过梳理GIS技术在房地产估价中的作用和优势,采用文献综述及模型构建的研究方法,构建了基于GIS技术的房地产估价模型,并提出验证模型的准确性和稳... 为了探讨GIS技术在房地产估价中的应用,分析GIS技术如何提高房地产估价的准确性和效率,通过梳理GIS技术在房地产估价中的作用和优势,采用文献综述及模型构建的研究方法,构建了基于GIS技术的房地产估价模型,并提出验证模型的准确性和稳定性的交叉验证的方法。研究发现:GIS技术能够有效地整合和分析房地产相关的空间数据和属性数据,为房地产估价提供更全面的信息支持;基于GIS技术的房地产估价模型能够更准确地反映房产价值受地理位置和周边环境的影响,提高估价的准确性;GIS技术在房地产估价中的应用具有广泛的潜力,可以支持城市规划、市场分析、风险管理等多个领域。 展开更多
关键词 房地产估价 GIS技术 房地产估价模型 交叉验证法
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农田土壤微量元素的空间变异及Kriging估值 被引量:26
15
作者 苏伟 聂宜民 +2 位作者 胡晓洁 李强 张建国 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期222-226,共5页
采用差分式GPS定位的方法,在山东省龙口市北马镇面积为10 km2的科技示范区内采用200 m×170 m网格式设置205个土壤采样点。用EDTA提取-原子吸收分光光度计测定法对示范区土壤微量元素铜、锌、铁、锰、硼的有效态含量进行了测定分析... 采用差分式GPS定位的方法,在山东省龙口市北马镇面积为10 km2的科技示范区内采用200 m×170 m网格式设置205个土壤采样点。用EDTA提取-原子吸收分光光度计测定法对示范区土壤微量元素铜、锌、铁、锰、硼的有效态含量进行了测定分析。在此基础上,选择Arcinfo地理信息系统软件,采用GeostatisticsAnalyst地统计分析模块中的Kriging插值方法对微量元素的空间变异性进行研究,该工作的关键是Kriging插值模型的选择及Cross-Validation交叉验证法的检验与系数修正。结果表明,龙口市北马镇0~20 cm耕层土壤中铜、锌、铁、锰、硼微量元素含量空间相关性中等,其中锌空间变异性相对较强,铜空间变异性相对弱一些。 展开更多
关键词 农田土壤微量元素 空间变异 KRIGING插值 Cross—Validation交叉验证法 Arcinfo地理信息系统 地统计学
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基于工艺参数的7005铝合金力学性能的支持向量回归预测 被引量:11
16
作者 蔡从中 温玉锋 +3 位作者 朱星键 裴军芳 王桂莲 肖婷婷 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期323-328,共6页
根据7005铝合金在不同工艺参数(挤压温度、挤压速度、淬火方式和时效条件)下的力学性能(抗拉强度σb、屈服强度σ0.2和硬度HB)实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)结合留一交叉验证(LOOCV)的方法,对7005铝合金... 根据7005铝合金在不同工艺参数(挤压温度、挤压速度、淬火方式和时效条件)下的力学性能(抗拉强度σb、屈服强度σ0.2和硬度HB)实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)结合留一交叉验证(LOOCV)的方法,对7005铝合金力学性能进行建模和预测研究,并与偏最小二乘法(PLS)、反向传播人工神经网络(BPNN)和两者结合的PLS-BPNN模型的预测结果进行比较。结果表明:基于SVR-LOOCV法的预测精度最高,对3种力学性能(σb、σ0.2和HB)预测的均方根误差(RMSE)分别为4.5319MPa、14.5508MPa和HB1.4142,其平均相对误差(MRE)分别为0.72%、2.61%和0.66%,均比PLS、BPNN和PLS-BPNN方法预测的RMSE和MRE要小。 展开更多
关键词 7005铝合金 力学性能 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析
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平面近场声全息中正则化参数的确定 被引量:10
17
作者 李凌志 李骏 +2 位作者 卢炳武 刘英杰 刘克 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期169-178,共10页
近场声全息的逆向重建过程属于线性病态逆问题,必须进行正则化处理。本文对三种基于Tikhonov正则化的参数选择方法,即离差原理法、广义交叉验证法、L曲线法,在不同全息距离、声源频率和信噪比的条件下进行了比较,结果表明,它们在远距离... 近场声全息的逆向重建过程属于线性病态逆问题,必须进行正则化处理。本文对三种基于Tikhonov正则化的参数选择方法,即离差原理法、广义交叉验证法、L曲线法,在不同全息距离、声源频率和信噪比的条件下进行了比较,结果表明,它们在远距离及低噪声环境下难以获得合适的正则化参数。采用等效噪声方差的方法,对其中较为稳定的离差原理进行了改进,使其在较远全息距离及低噪声环境下仍能获得合适的正则化参数。相应的仿真实验表明,改进后的离差原理法在很宽的信噪比(>6 dB)和较远的全息距离(~10 cm)均能稳定地找到合适的正则化参数。此外,由于该方法无须对全息声压进行平滑处理,其有效重建孔径和全息孔径相等。 展开更多
关键词 平面近场声全息 正则化参数 TIKHONOV正则化 噪声环境 交叉验证法 远距离 重建过程 参数选择
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一种确定径向基核函数参数的方法 被引量:28
18
作者 李晓宇 张新峰 沈兰荪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第B12期2459-2463,共5页
径向基核函数在支撑向量机中应用最广,其参数取值直接影响着SVM分类器的性能.目前核函数参数选择广泛采用k-遍交叉验证法,该方法计算精度较高,但计算量很大.本文从径向基核函数构造的Gram矩阵的意义出发,定义了理想核函数所对应的... 径向基核函数在支撑向量机中应用最广,其参数取值直接影响着SVM分类器的性能.目前核函数参数选择广泛采用k-遍交叉验证法,该方法计算精度较高,但计算量很大.本文从径向基核函数构造的Gram矩阵的意义出发,定义了理想核函数所对应的Gram矩阵,并采用基于距离测度的方法确定其参数.通过对标准数据集进行实验表明,该方法计算精度与k-遍交叉验证法相当,而且计算量可以明显减少.为了进一步验证该方法的有效性,本文将其应用于中医舌色、苔色样本进行实验,实验结果也是令人满意的. 展开更多
关键词 支撑向量机 核函数 k-遍交叉验证法 矩阵相似性度量
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木材导热系数的支持向量回归预测 被引量:7
19
作者 蔡从中 温玉锋 +2 位作者 朱星键 裴军芳 肖婷婷 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期960-964,共5页
根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模... 根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模型和BP神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,木材导热系数的SVR模型比其ANA模型或BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR模型预测的最大绝对百分误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。因此,SVR是一种预测木材导热系数的有效方法。 展开更多
关键词 木材 导热系数 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析 预测
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R_2O-MO-Al_2O_3-SiO_2玻璃配方与热膨胀系数关系的支持向量回归研究 被引量:7
20
作者 温玉锋 蔡从中 +2 位作者 裴军芳 朱星键 肖婷婷 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期66-70,74,共6页
不同配方的玻璃一般具有不同的热膨胀系数。根据R2O-MO-Al2O3-SiO2(R为碱金属元素,M为碱土金属元素)系统玻璃在不同氧化物组成(SiO2,MgO,CaO,SrO,BaO,Na2O和K2O)下的热膨胀系数实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(S... 不同配方的玻璃一般具有不同的热膨胀系数。根据R2O-MO-Al2O3-SiO2(R为碱金属元素,M为碱土金属元素)系统玻璃在不同氧化物组成(SiO2,MgO,CaO,SrO,BaO,Na2O和K2O)下的热膨胀系数实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了玻璃的不同配方与其热膨胀系数关系的SVR预测模型,并与基于BPNN神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归的玻璃的热膨胀系数模型始终比BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高所建SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。本研究表明:SVR是一种预测不同配方玻璃的热膨胀系数的有效方法。 展开更多
关键词 玻璃 热膨胀系数 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析 预测
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