隆轲
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：湖南农业大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：湖南省研究生科研创新项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于REMCC-BPNN的稻瘿蚊发生量预测研究被引量：1
- 2014年
- 为了提高预测稻瘿蚊发生量的准确度,有效防控稻瘿蚊虫害成灾面积,采用基于K近邻样本拟合相对误差绝对值与时序相关系数最小原则优化的BP神经网络预测模型REMCC-BPNN,选取广为认可的气温和降水量为影响因子,对稻瘿蚊的发生量进行独立预测。通过2个实例(化州市晚稻稻瘿蚊发生程度和广西邕宁县稻瘿蚊发生程度)验证显示:REMCC-BPNN模型的独立预测精度分别为94%和100%,明显优于经典回归分析、SVR-CAR、MIV-BPNN等参比模型。可见,REMCC-BPNN模型在虫害发生量预测方面有良好的应用前景。
- 隆轲张红燕谢元瑰李诚
- 关键词：BP神经网络虫害预测时间序列
- 基于GS-SVR的耕地面积预测及其驱动因子分析被引量：2
- 2013年
- 影响耕地面积变化的驱动因子复杂多变,难以确定。为了合理选择耕地面积的驱动因子,提高耕地面积的预测精度,指导耕地资源科学分配利用,通过采用一种基于GS-SVR自变量全组合预测均方误差(Mean Squared Error,MSE)最小原则的方法确定耕地面积的驱动因子;并以湖南省耕地面积变化为例,通过SVR-CAR、LSSVM、BPNN、ARIMA和MLRR等常用的时间序列预测方法来验证所选取驱动因子的有效性。结果表明,湖南省耕地面积变化的最优驱动因子组合为城市化水平和房地产业产值指数,且常用时间序列预测方法采用GS-SVR全组合方式选取的驱动因子组合大幅度提高了耕地面积的预测精度。采用GS-SVR自变量全组合均方误差最小原则的方法选择耕地面积的驱动因子是科学合理的,在耕地面积等时间序列预测领域具有广泛的应用前景。
- 王笑冰张红燕谢元瑰陈玉峰隆轲
- 关键词：耕地面积支持向量回归
