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相空间重构在滑坡预测中的应用: 2011年; 针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测法。利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,对滑坡进行了实证计算,且与LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较。结果表明,模型具有较高的精度,是科学可行的。; 汤俊邹自力张晓平; 关键词：滑坡预测相空间重构最小二乘支持向量机神经网络

基于遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型被引量：23: 2010年; 在分析当前城市扩张模拟模型优缺点的基础上,利用支持向量机能有效表达、拟合复杂非线性系统的功能,将多个单项城市扩张模型进行非线性组合,有机融合各单项模型优点,最后构建支持向量机的城市空间扩张非线性组合模拟模型。利用遗传算法优化支持向量机的参数,减小参数设置不合理对支持向量机建模精度引起的影响,有效提高支持向量机模型精度。通过分析组合模型误差和各参与组合的单项模型之间的关系,总结出提高支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度的方法是:①提高参与组合的各单项模型精度;②增加单项模型之间的差异性。以长沙市为例,分别构建多元回归、GM(1,8)、BP网络和LS-SVM单项城市空间扩张模拟模型,并在此基础上建立线性组合城市扩张模型和遗传支持向量机非线性组合城市扩张模型。通过各模型精度对比分析证明,遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度远优于各单项模型,并且优于线性组合模型,是一种有效的城市扩张新模型。; 张豪罗亦泳张立亭; 关键词：遗传算法支持向量机

面向数据流的土地适宜性评价系统设计与实现被引量：12: 2010年; 土地适宜性评价是将评价原始资料进行分析处理得到土地相对于特定用途的适宜程度。针对土地适宜性评价必须按照一定的流程展开工作的特点,文章将面向数据流的系统分析和设计方法运用于土地适宜性评价中,通过对土地适宜性评价系统数据分析,结构设计,最终采用全组件式G IS软件SuperM ap Ob jects2003实现土地适宜性评价系统,从而提高了土地适宜性评价的效率和准确性。; 陈竹安张立亭陈宏斐; 关键词：数据流土地适宜性评价系统设计

利用经验模态分解和LSSVM预测隧道不均匀沉降被引量：3: 2011年; 隧道不均匀沉降是个复杂的系统。针对其非线性、非平稳的特点,本文将经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)引入该领域,建立了一种基于EMD和LSSVM的预测模型。首先,利用EMD方法将原始序列作平稳化处理,得到一系列本征模态分量(IMF);其次,根据各个IMF的变化规律,采用合适的参数构造不同的LSSVM进行预测;最后合成原始序列的预测值,并与单一的LSSVM模型和AR模型相比较,结果表明,该方法具有较高的精度和较强的泛化能力。; 汤俊邹自力张晓平; 关键词：经验模态分解最小二乘支持向量机隧道

基于CASS的大幅面纸质地形图土地面积量算及精度分析: 2010年; 针对传统的解析法和图解法土地面积量算方法存在的缺点,特别是无法高精度的量算大幅面纸质地形图土地面积的问题,本文将CASS应用于大幅面纸质地形图土地面积量算中,从而提高土地面积量算的精度。; 陈竹安罗亦泳张立亭; 关键词：土地面积量算 CASS

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江西省数字国土重点实验室开放基金(DLLJ201014)