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支持向量机方法是基于统计学习理论提出的一种机器学习方法,在处理小样本、非线性问题方面有着很强的优势。而地震的孕育发生过程是一个复杂的非线性动力学系统,地震数据时间序列的变化更呈现非线性、不规则等特征。本文系统地分析了天津及其周边地区多种前兆现象,选取反映2至3个月短期情况的前兆测项,使用支持向量机分类方法建立地震综合预测模型,初步结果表明这种方法在地震短期预测中有一定的应用前景。 相似文献
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传统支持向量机(SVM)评价模型中网格搜索法对参数的选择受到主观因素的影响,选用粒子群算法对SVM模型进行优化,并应用改进的SVM模型(PSO-SVM)对长吉图经济区135个矿山进行地质环境质量评价。PSO-SVM模型的评价结果与综合评价结果的相同率(注:该相同率是指两个评价结果相同的个数占所有评价样本数的百分比)达到95.56%,与SVM模型评价结果的相同率达到91.11%。结合研究区实际情况并分析三种评价结果得出,PSO-SVM模型的评价结果更符合实际情况。改进的支持向量机方法能够避免人为因素影响,提高矿山地质环境评价水平,在评价中具有可行性和有效性。基于改进的支持向量机方法评价结果表明,研究区矿山地质环境受矿山开采等人为活动的影响,54.1%的矿山遭受严重破坏(III级),25.9%为中度破坏(II级)。评价结果可为研究区矿山环境恢复治理提供决策支持。 相似文献
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郭学兰;杨敏华;毛军;周秋琳 《东北测绘》2013,(4):144-146,149+152
针对高光谱影像数据具有波段众多、数据量较大的特点,本文提出了一种基于波段子集的独立分量分析(ICA)特征提取的高光谱遥感影像分类的新方法。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,根据高光谱遥感影像的相邻波段的相关性进行子空间划分,在各个波段子集上采用ICA算法进行特征提取,将各个子空间提取的特征合并组成特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类。结果表明:该方法分类精度最佳(分类精度89.04%,Kappa系数0.8605,明显优于其它特征提取方法的SVM分类,有效地提高了高光谱数据的分类精度。 相似文献
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Roads and buildings constitute a significant proportion of urban areas. Considerable amount of research has been done on the road and building extraction from remotely sensed imagery. However, a few of them have been concentrating on using only spectral information. This study presents a comparison between three object-based models for urban features’ classification, specifically roads and buildings, from WorldView-2 satellite imagery. The three applied algorithms are support vector machines (SVMs), nearest neighbour (NN) and proposed rule-based system. The results indicated that the proposed rules in this study, despite the spectral complexity of land cover types, performed a satisfactory output with an overall accuracy of 92.92%. The advantages offered by the proposed rules were not provided by other two applied algorithms and it revealed the highest accuracy compared to SVM and NN. The overall accuracy for SVM was 76.76%, which is almost similar to the result achieved by NN (77.3%). 相似文献
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准确识别云对提升天气预报和气候预测准确性有着重要意义,传统的阈值法和聚类法很难找出统一通用的阈值标准和方法,随着机器学习在云分类领域的应用和发展,在分类速度和分类精度上都有了明显提升。本实验对风云二号G星的红外云图进行预处理并构建卫星云图样本库,通过提取云图纹理特征再结合支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和XGBoost分类器实现了对“晴空”、“层积云或高积云”、“积雨云”、“密层云”和“卷层云”的分类,实验结果表明:①三种分类器对该实验云分类的平均准确率分别为RF(62.5%)>XGBoost(61.7%)>SVM(60.0%);②三种分类器对“层积云或高积云”的分类都最好且稳定,平均分类精度均达到了90%以上,最高为91.5%;③SVM对密层云(67.9%)、RF对卷层云(68.9%)、XGboost对晴空(68.3%)的分类效果次之,平均分类精度均达67%以上。 相似文献
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基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究 总被引:3,自引:1,他引:2
以塔里木盆地北缘绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为例,借助ENVI遥感软件,利用ETM+数据,探讨了该绿洲土壤盐渍化信息提取的方法.传统的遥感图像分类方法多数在解决问题上存在精度不高、分类效率较低、不确定性强的缺陷,所以,选择好的分类方法对于提取盐渍化信息是至关重要的.近年来,将SVM应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势.文章提出了基于纹理特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,得出以下结论:分别结合3×3,5×5,7×7,9×9,11×11,13×13窗口纹理特征和光谱的SVM分类精度都很高,达到93%以上.并且在验证分类精度时,发现结合光谱和9×9窗口纹理信息的SVM分类的结果更符合实际情况.所以说加入纹理特征后使得光谱信息比较接近的3类地物(重度、中度、轻度盐渍地)的区分性增大,从而使精度提高.因此,基于纹理特征的SVM分类方法更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径. 相似文献