广西教育厅面上项目(200807MS098)
- 作品数：5 被引量：22H指数：2
- 相关作者：吴建生金龙罗芳琼陈恩红李蓬宁更多>>
- 相关机构：广西科技师范学院广西气象减灾研究所中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：广西教育厅面上项目广西青年科学基金柳州师范高等专科学校科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理理学更多>>
- 图D_(m,4)的[r,s,t]-着色
- 2012年
- 由m个四回路恰有一个公共点构成的图记为Dm,4。研究图Dm,4的点着色、边着色和全着色,给出图Dm,4在参数r,s,t满足一定条件时的[r,s,t]-色数。
- 莫明忠潘玉美郭金勇
- 基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型被引量：19
- 2011年
- 准确的降水天气预报是一个十分重要的研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础,首先利用粒子群——投影寻踪对众多气象物理因子降维,其次在低维子空间利用四种线性回归方法提取降水系统的线性特征,四种神经网络模型提取降水系统的非线性特征;最后利用最小二乘支持向量机对其集成,对广西6月的逐日降水量进行试验结果表明,该模型预报稳定性好,预报准确率较高,具有较好的业务应用前景。
- 罗芳琼吴建生金龙
- 关键词：投影寻踪粒子群算法神经网络最小二乘支持向量机
- 基于K近邻非参数回归的神经网络集成降水预测模型被引量：5
- 2010年
- 降水预测是减灾防灾的重要研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础,利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成神经网络集成个体,采用主成分分析方法提取综合信息,最后建立多元K近邻非参数回归模型集成,以此对广西前汛期5月-6月的降水量进行预报,检验结果表明该模型预报稳定性好,预报准确率较高,具有较好的应用前景。
- 吴建生陈恩红
- 关键词：降水预测神经网络集成K近邻
- 基于支持向量机的股市组合预测模型研究被引量：1
- 2009年
- 首先利用线性回归模型提取股市系统的线性特征,其次神经网络提取股市系统的非线性特征,共同生成预测个体;最后利用支持向量机回归组合,时变权重分别赋权生成最终结论。建立基于支持向量机的股市组合预测模型,并对上证指数的日开盘价,收盘价实例分析,结果表明该方法取得较好的效果。
- 李蓬宁
- 关键词：神经网络支持向量机
- 基于支持向量机的进化神经网络集成股市模型
- 2009年
- 利用粒子群优化算法的全局搜索功能,进化设计神经网络的网络结构与连接权,得到一组独立的神经网络集成个体.利用主成份分析法提取其综合信息,再用支持向量机回归方法对其处理,生成神经网络的输出结果,以此建立股市预测模型.通过实例验证,该方法能有效提高神经网络集成的泛化能力,模型的预测精度高、稳定性好、具有应用推广前景.
- 潘晓明吴建生
- 关键词：神经网络集成粒子群优化支持向量机股市
