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基于改进局部均值分解(LMD)及加权核函数相关向量机(RVM)算法,构建多尺度变形预测新方法。利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测。将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测。实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性。 相似文献
73.
基于灰色关联算法确定与地表沉降有直接重要关联的主要影响因子,构建高斯核函数和多项式核函数的加权核函数,利用遗传算法优化模型参数,建立相关向量机地表沉降预测模型。实验结果表明,灰色关联算法能定量地反映系统影响因子与地表沉降变化的关联程度,有效处理不是完全明确的灰色系统信息;加权核函数的合理组合可较好地通过低维空间线性不可分映射变换到高维特征空间线性可分;遗传算法具有计算过程简单和自适应迭代寻优特点;相关向量机模型可极大地减少核函数的计算量,计算过程和结果均具有概率解释。该模型预测结果的多项精度指标值均优于BP神经网络和GR-SVM方法。 相似文献
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袁洪 《广东海洋大学学报》2014,(5):86-90
为提高语言交际效率,作者或发话人往往选择最精简的语言符号表达特定的思想,这就是语言经济原则,它作为规约语言使用的语用机制,对有关语用理论如会话含义理论、关联论和模因论等语用理论具有普遍约束力。 相似文献
75.
Pijush Samui 《地震工程与工程振动(英文版)》2007,6(4):331-336
Determining the liquefaction potential of soil is important in earthquake engineering. This study proposes the use of the Relevance Vector Machine (RVM) to determine the liquefaction potential of soil by using actual cone penetration test (CPT) data. RVM is based on a Bayesian formulation of a linear model with an appropriate prior that results in a sparse representation. The results are compared with a widely used artifi cial neural network (ANN) model. Overall, the RVM shows good performance and is proven to be more accurate than the ANN model. It also provides probabilistic output. The model provides a viable tool for earthquake engineers to assess seismic conditions for sites that are susceptible to liquefaction. 相似文献
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Drought hotspot identification requires continuous drought monitoring and spatial risk assessment. The present study analysed drought events in the agriculture‐dominated mid‐Mahanadi River Basin in Odisha, India, using crop water stress as a drought indicator. This drought index incorporated different factors that affect crop water deficit such as the cropping pattern, soil characteristics, and surface soil moisture. The drought monitoring framework utilized a relevance vector machine model‐based classification that provided the uncertainty associated with drought categorization. Using the proposed framework, drought hotspots are identified in the study region and compared with indices based on precipitation and soil moisture. Further, a bivariate copula is employed to model the agricultural drought characteristics and develop the drought severity–duration–frequency (S–D–F) relationships. The drought hotspot maps and S–D–F curves are developed for different locations in the region. These provided useful information on the site‐specific drought patterns and the characteristics of the devastating droughts of 2002 and 2012, characterized by an average drought duration of 7 months at several locations. The site‐specific risk of short‐ and long‐term agricultural droughts are then investigated using the conditional copula. The results suggest that the conditional return periods and the S–D–F curves are valuable tools to assess the spatial variability of drought risk in the region. 相似文献
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古铜陵地区是长江中下游成矿中重要的多金属成矿区,有着独特的多位一体、"层".带"结合、多矿种、多种成因类型复合的成矿地质环境,产生了丰富的接触交代与层控式夕卡岩-热液充填交代的块状硫化物型的铜、金、银、硫等内生矿产,成为国内外地学研究的热点地区.本文从铊元素的地球化学研究探寻其作为金(铜)矿床的探途元素的可能,从本区一些主要矿床中过铊与金(铜)相关性的研究,得出铊与金(铜)密切正相关的结论,并进行了微量元素铊在找矿方面应用的一些初步探读者论坛,指出下一步找矿方向及预测靶区. 相似文献
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基于相关向量机的高光谱影像分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
虽然支持向量机在高光谱影像分类得到成功应用,但是它自身固有许多不足之处。相关向量机是在贝叶斯框架下提出的更加稀疏的学习机器,它没有规则化系数,其核函数不需要满足Mercer条件,不仅具备良好的泛化能力,而且还能够得到具有统计意义的预测结果。本文从分析支持向量机用于高光谱影像分类存在的不足出发,提出了一种基于相关向量机的高光谱影像分类方法,介绍了稀疏贝叶斯分类模型,将相关向量机学习转化为最大化边缘似然函数估计问题,并采用了快速序列稀疏贝叶斯学习算法。通过PHI和OMIS影像分类实验分析表明了基于相关向量机的高光谱影像分类方法的优越性。 相似文献
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