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《黑龙江科技信息》2017,(19)
高光谱影像的分类中存在Hughes现象,随着维数的提高,所需要的样本数量也越来越多,因此训练样本数量的增加会使分类精度得到一定提高。本文利用AVIRIS高光谱影像数据,在标准训练样本集的基础上选取5%、10%和30%三种样本数量,分别在主成分分析、等距特征映射和拉普拉斯特征映射3种降维方法,及最大似然、人工神经元网络和支持向量机3种典型的分类方法的组合下进行了监督分类实验,分析了训练样本数量对高光谱影像总体分类精度的影响。结果表明:训练样本数量的增加在一定程度上能够提高高光谱影像的分类精度,但在不同的降维方法和分类方法上表现有一定差异,相对而言主成分分析法和支持向量机法的分类精度对样本量的增加更加敏感,且在相同的降维方法下支持向量机法的分类精度最高。 相似文献
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研究了支持向量机与自组织神经网络的原理,利用支持向量机的小样本学习与推广能力强的特点,结合自组织神经网络良好的学习能力与收敛速度,实现了对支持向量机算法的改进.利用Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合对改进算法进行测试,并将实验结果与BP神经网络进行了比较,结果表明,改进的算法在检测精度与训练时间方面均优于BP神经网络. 相似文献
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对影响电力负荷因素之间的非线性,有效提高电力负荷的预测精度,本文提出了一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法。以历史负荷数据气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来时刻电力负荷进行预测。该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并采用粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的参数,旨在提高预测模型的训练预测精度。实际算例表明,使用PSO-LSSVM方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络和LSSVM方法的预测结果相比,所提出的PSO-LSSVM模型预测平均误差仅为0.85%,具有更高的精度,适用于电力负荷预测。 相似文献
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基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。 相似文献
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电子商务客户流失三阶段预测模型 总被引：5，自引：0，他引：5
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型.首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阚值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断.结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的数据挖掘应用研究 总被引：6，自引：0，他引：6
随着数据仓库技术、联机分析技术的发展。基于数据库的数据挖掘已成为一种重要的数据处理手段。最小二乘支持向量机作为一种新的机器学习方法。具有全局收敛性和良好的泛化能力。本文将其应用于数据挖掘的分类与预测研究。通过棱函数的选择及参数优化，并结合支持向量机、多层感知器神经网络模型及判别分析方法进行比较研究，证明最小二乘支持向量机作为一种有效的数据挖掘算法具有较高精度。 相似文献
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顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。 相似文献
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【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算
法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻
找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然
气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结
果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,
为精准预测需求提供了一种有效的工具。 相似文献
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BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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《资源科学》2016,(8)
BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)是土壤肥力的重要指标,其含量变化对表征土壤养分含量高低和预测作物产量具有重要的作用。因此,预测有机质含量变化可以为提前进行土壤有机质积累试验提供理论支持。本文采集长期定位试验点的土壤信息,对比支持向量机预测方法与反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络,结论得出支持向量机模型预测精确度更优。 相似文献
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本文对霍尔辛赫矿安全监测系统的瓦斯浓度时间序列利用软阈值小波去噪法进行去噪;分析支持向量机不敏感损失参数ε和RBF核函数参数。基于粒子群算法对支持向量机瓦斯浓度模型进行优化,结合最优参数对进行ε-SVR模型预测,对预测误差进行分析,并将训练样本的大小对预测精度的影响做出了比较。 相似文献
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基于机器学习算法的研究热点趋势预测模型对比与分析——BP神经网络、支持向量机与LSTM模型 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。 相似文献