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支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。 相似文献
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多特征差分核支持向量机模型的湿地变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
文章通过对不同特征空间、不同时相信息和不同类别引入多核函数组合和类别加权方式,构建了基于多特征差分核的加权支持向量机变化检测模型,能够获得平衡样本大小、综合多特征空间的变化检测结果.以上海崇明岛东端地区为例,利用4期ETM+/TM影像数据,基于构建的SVM变化检测模型,最终得到研究区湿地资源的空间变化格局,结果表明检测模型能够有效、准确地提取多种湿地变化类别的空间分布信息;并从景观水平上对检测结果进行格局分析,为湿地保护和管理提供科学参考. 相似文献
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为提高测井岩性识别的精度,本文结合乌夏地区岩芯资料和测井数据,总结该地区砂砾岩测井响应特征,优选出声波、自然伽马、密度、中子孔隙度和电阻率等5条测井曲线参数作为训练和测试样本,通过遗传算法挑选出最佳的支持向量机核函数参数σ和惩罚因子C,建立支持向量机岩性识别模型。结果表明该模型实际数据预测总体符合率为81.6%,在识别准确率上与传统测井识别砂砾岩岩性方法相比都有明显提升。 相似文献
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判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。 相似文献
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针对裂缝各向异性介质,本文提出一种非正交假设下的矢量波场分离方法.本文首先对多分量地震勘探中常见的波型泄漏现象进行了数学描述,提出在纵、横波波场分离的同时应该考虑恢复纵、横波的矢量振幅.为了对裂缝方位角与各向异性系数进行定量预测,本文将矢量波场分离拆分成三个步骤来实施:第一步,用Z、R两分量的仿射坐标系变换分离ZR平面内的P波投影与SV波;第二步,用ZR平面内的P波投影与T分量的仿射坐标系变换分离P波与SH波;第三步,用纯净的SV波与SH波的成像剖面分离快慢横波,并预测裂缝发育参数.模型数据与实际数据的试验结果表明,本文提出的纵、横波波场分离方法能够获得完整的矢量振幅信息,并提供裂缝预测的精度. 相似文献
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目前,太空碎片的天基探测方法一般是激光雷达法.由于激光雷达的辐射频率一般为可见光或红外波段,在分辨厘米量级的太空碎片时具有一定的优势.但激光雷达在探测时也面临一些客观问题:即(1)难以捕捉快速移动的太空碎片;(2)对目标体穿透能力低;(3)外层空间的强干扰环境对激光雷达的不良影响等.这些问题在一定程度上限制了激光雷达在太空碎片探测方面的应用.本文针对太空碎片体积小、预警距离远和强干扰环境等特点,提出使用高性能瞬变电磁辐射源对远距离、小尺度的太空碎片进行探测.通过三维矢量有限元方法,分析了利用高性能瞬变电磁辐射源的优点,对比不同瞬变电磁辐射源的幅频特性,从发射机理上证明高性能瞬变电磁辐射源在辐射能力与频率带宽方面都优于传统瞬变电磁辐射源.并通过调整脉冲宽度,得到最适合探测本文太空碎片模型的辐射脉冲.最后通过电场分布图和多测道图对太空碎片的明显电场分异结果,证实了高性能瞬变电磁辐射源在探测远距离、小尺度太空碎片方面的有效性. 相似文献
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本文主要针对当前磁法勘探中高精度处理解释的需求,对强磁性体ΔT异常计算存在的误差进行分析研究.我们首先通过理论模型计算试验,证明常规计算采用的投影关系的ΔT与实际测量的模量差ΔT之间的误差E在磁异常幅值大时是明显存在的,其影响不容忽视.其次,当磁性强且剩磁存在时,投影ΔT曲线及其误差曲线在磁化方向与地磁场方向改变时具有一定的对称性;地磁场T0、磁性体形态(如二度水平圆柱体模型的半径r、柱体埋深R)和磁性参数(如磁化率κ)等参数确定的情况下,最大误差值出现在磁性体正上方,且其大小与磁性参数(κ)和模型体规模(如r/R)之间皆是指数关系;另外,研究还发现ΔT的计算误差曲线的一些其他规律特点,如在各纬度带上,ΔT计算误差的最大值Emax曲线的极值主要分布在中纬度地区;磁异常矢量Ta与地磁场T0的夹角θ逐渐变化时,随θ变化Emax曲线的极值分布在θ=90°~120°范围内;当磁异常幅值小于10000nT时,最大误差近似为磁异常矢量垂直于地磁场方向的测点附近的误差值;另外,磁性体(圆柱体为例)的半径(即尺度)与埋深的比值r/R超过0.5,且磁化率超过0.1SI时误差已达到3.9nT,磁化率增大与对应的Emax的值呈指数增长特点.因此,我们的研究表明,在强磁性体、磁异常幅值大的数据处理、反演及解释时,现有方法会产生较大的误差,应该基于严格的模量差ΔT,完善相应的处理以及反演方法. 相似文献