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991.
蒸散发是水循环的关键环节, 是水量平衡的重要组成部分. 由于在高寒山区进行长期野外观测的难度较大, 导致对区域实际蒸散发的认识不清, 从而无法明确区域水资源分配与不同植被的生态水文功能. 在天山山区, 高寒草甸占其总面积近15%, 其对降水的调节作用巨大, 但目前高寒草甸的实际蒸散发量多用潜在蒸散发进行推算, 缺少实际观测数据. 2012年10月-2013年9月, 利用3个小型蒸渗仪观测了阿克苏河上游科其喀尔冰川综合考察站附近山区的高寒草甸的实际蒸散量, 并尝试利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)估算实际蒸散发. 结果表明:研究区高寒草甸全年内实测蒸散量511.3 mm, 日均蒸散量为1.4 mm·d-1; 在不同时期, 蒸散量变化剧烈, 冻结期、生长前期、生长期和生长后期的蒸散量分别为53.9、41.0、363.8和52.6 mm, 分别占全年蒸散量的10.5%、8.0%、71.2%和10.3%. 最小二乘支持向量机对实际蒸散发的估算精度较高, 对观测资料相对缺乏的高寒山区来说, 不失为一种较好的估算蒸散发方法. 相似文献
992.
SVM(Support Vector Machine)方法的基本思想是:通过非线性映射把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间(Hilbert空间),在特征空间中寻求最优划分或回归线性超平面,从而解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题.利用1998~2000年9~11月T106-36小时预报的各种输出产品构造因子,以单站有无降水为预报对象,采用MOS法方式构造样本,通过训练建立了单站的晴雨SVM分类预报模型,利用1990~2000年4~9月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料,确定关键区域,构造预报因子,以PP法方式构造样本,通过训练建立了四川盆地内单站气温的SVM回归预报模型,并进行了模拟试验,结果表明,无论是单站晴雨的SVM分类预报模型还是单站平均气温的SVM回归预报模型都显示出了良好的预报能力. 相似文献
993.
珍珠表面微形貌的AFM和SEM研究 总被引:9,自引:0,他引:9
利用原子力显微镜(AFM)结合传统的扫描电镜(SEM)观察不同质量的珍珠表面,在微米级至纳米级的范围内对珍珠表面进行了全面的超显微结构特征分析,探讨SEM下无法涉及的珍珠纳米级表面结构与珍珠物理特性(光泽度、粗糙度、伴色)之间的相关性。研究显示,珍珠等级与文石层、文石微层、文石板块及其内部文石集合体的有序度、致密度等均呈正相关关系。本文还提出在珍珠养殖与交易的珍珠分级中可利用微形貌数据如平均粗糙度(Ra)增加定量化标准。 相似文献
994.
995.
岩溶地表塌陷是由多个影响因素共同作用导致地面形成塌陷坑(洞)的一种动力地质现象,具有隐蔽性和突发性的特点,常规简单数学模型难以对地表塌陷危险性准确预测。文章先通过主成分分析法(PCA)对选取的地下水位、地下水位波动幅度、给水度等11个影响因素提取5个主成分,对导致地表塌陷危险性的主成分进行全新的解释,同时引入粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)方法,建立PCA-PSO-SVM岩溶地表塌陷危险性预测模型,并结合凡口铅锌矿地区工程实例,将预测结果与单一的SVM模型预测结果进行对比,表明PCA-PSO-SVM危险性预测模型精度更高,可以更好地为岩溶地表塌陷防治工作提供依据。 相似文献
996.
地震前兆综合预测支持向量机模型研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文介绍了支持向量机算法的原理与回归方法。 采用支持向量机中的非线性回归算法与理论公式产生的多维样本, 对其进行了数值仿真实验。 利用该方法和地震前兆异常建立了最佳地震综合预测模型, 对获得的最佳模型进行了内符检验, 得出最佳模型的预测结果与实际震例的地震震级基本一致。 综合分析认为, 支持向量机无论在学习或者预测精度方面不但具有很大的优越性和具有较强的外推泛化能力, 而且基于支持向量机回归算法建立的地震前兆综合预测模型是可行的, 其获得的知识可较为准确地实现对主震震级的综合预测。 相似文献
997.
简述支持向量的回归分析,支持向量机自回归预测模型结构及预测方法,利用开都河大山口水文站52 a的径流资料,采用最小二乘支持向量机方法对径流进行模拟预测,并与BP神经网络方法进行对比分析,其计算结果相对略好。 相似文献
998.
999.
针对高分辨率遥感影像上道路与相邻近地物的光谱信息相似导致提取道路不理想问题,提出多特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)遥感影像道路提取方法.该方法首先对原始影像进行色彩变换(HIS)提取光谱饱和度(Saturation,S)分量;然后,采用... 相似文献
1000.