混沌时间序列支持向量机模型及其在径流预测中应用

以重构相空间理论为基础,探讨了混沌时间序列的支持向量机预测模型建模的思路、特点及关键参数的选取。利用饱和关联维数法进行相空间重构,并运用改进小数据量法计算最大Lyapunov指数,对宜昌站月径流时间序列进行混沌特性识别。在运用混沌时间序列的支持向量机模型对月径流预测的应用中,引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文序列,具有较高的泛化能力和很好的预测精度。     

基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类

高光谱遥感技术,将反映目标辐射特性的光谱信息与反映目标空间位置关系的图像信息有机地结合在一起.高光谱影像具有丰富的光谱信息,较全色、多光谱影像能够更好的进行地面目标的分类识别.在介绍核Fisher判别分析算法的基础上,选用径向基核函数,使用一对一或一对余构造多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类核Fisher判别分析分类器.通过OMIS和AVIRIS影像的分类实验,表明了核Fisher判别分析与支持向量机的分类精度相当,但是所需的训练时间较短.     

一种基于支持向量机的纹理图像分类法

支持向量机是机器学习领域的研究热点之一,是在统计学习理论基础上发展起来的新的学习算法。传统的分类法用于纹理图像分类效果往往不佳,该文研究了支持向量机的实现方法,并以纹理图像分类为例分析了支持向量机的分类性能。     

基于PSO-SVM的边坡稳定性组合预测方法研究

为利用不同边坡稳定预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化--支持向量机(PSO-SVM)的边坡稳定性非线性组合预测模型。该模型能够利用边坡的特征参数快速预测出边坡的稳定性,且在建模过程中可对不同建模方法的特征信息进行整合,避免了单一方法的偶然性。为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数。利用该非线性组合预测模型对73个边坡实例进行学习,对另外10个边坡实例进行推广预测,研究结果表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,较单一模型、加权组合模型和BP网络组合模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为边坡稳定性评价提供了一种新的途径。     

核自适应滤波算法在地磁秒数据干扰抑制中的研究

为解决地磁台站受干扰的问题，对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现，多噪声源干扰并无优势频段，并且相互叠加，呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰，提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理，验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性，可为地磁干扰抑制技术提供新方法。     

顾及属性特征的城市设施热点识别方法

研究城市设施的热点分布对把握当前城市形态具有重要意义。传统的设施热点识别方法容易忽略设施的特征尺度且多以区域识别为主,缺少精准化提取设施热点的方法体系。针对上述问题,本文提出了一种顾及属性特征的设施热点识别方法,并以北京市住宅设施为例进行了试验分析。首先将设施的属性值作为权重,进行加权核密度估计生成密度值表面,利用极值点探测模型提取极值点;然后采用Getis-Ord G_i^*统计进行空间自相关分析,生成具有显著统计学意义的热点区域,筛选极值点得到热点。结果表明,该方法能够准确有效地识别设施热点并进行合理的等级划分,为城市设施空间布局研究提供多样化视角。     

基于非参数核密度估计模型的乌鲁木齐河月径流随机模拟

利用非参数核密度估计方法建立了乌鲁木齐河月径流随机模拟的NP模型。其中,通过以最小二乘交叉验证(LSCV)指标为目标的粒子群优化获取NP模型带宽参数;采用可变核带宽方法进行边界修正。使用1958~2010年间53a月径流数据,经过250组分组模拟进行实用性检验。最后,与使用SAMS2007所建立的季节自回归PAR模型进行了对比。结果表明:所建乌鲁木齐河月径流NP模型能较好保持原序列统计特性;与PAR模型相比,它具有参数少、计算简单的特点。     

基于核主成分支持向量机的火成岩QAPF分类——以青海格尔木地区为例

利用核主成分(KPCA)较强的非线性特征提取能力对Hyperion高光谱数据进行降维及光谱特征提取,将特征信息作为支持向量机(SVM)建模样本的观测数据,建立KPCA-SVM回归模型,利用该模型进行研究区岩石氧化物百分含量反演。同时,依据国际地质科学联合会提出的QAPF火成岩分类方案对区内火成岩进行了岩性划分。研究结果表明:KPCA降维后的高光谱数据反演氧化物含量的效果良好;而基于QAPF模型的火成岩划分结果也十分理想,分类结果对已有地质图进行了有效的补充。KPCA-SVM理论模型为利用高光谱遥感数据进行岩性分类提供了一种快速可行的方法。     

半参数平差模型参数的两步估计

考虑半参数平差模型L=Bx+S+Δ,xεRd,S为未知回归参数,为未知Borel函数。本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然样条插值函数。其次利用偏残差法并综合最小二乘法,导出了参数和非参数的解算公式,讨论了窗宽参数的选取方法。在本文的最后,将这种估计方法应用到重力场的计算中,说明了利用半参数平差模型估计参数的有效性。     

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