湖南省教育厅科研基金(10C0803)
- 作品数：9 被引量：52H指数：5
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- 相关机构：湖南农业大学湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”湖南省自然科学杰出青年基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 一种联合优化算法及其在混沌时间序列预测中的应用
- 2012年
- 为了提高混沌时间序列预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数联合优化方法。该方法首先将相空间重构和预测模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测精度作为适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优参数,最后利用混沌时间序列实例对联合优化方法进行验证性测试。实验结果表明:相对于传统参数优化方法,联合优化方法大幅度提高混沌时间序列的预测精度,为混沌时间序列预测提供一种新的思路。
- 向昌盛周子英
- 关键词：混沌时间序列相空间重构支持向量机遗传算法
- 支持向量机在害虫发生量预测中的应用被引量：12
- 2011年
- 害虫发生量与其影响因子之间具有复杂的非线性和时滞性关系,传统方法不能很好的分析和拟合高度非线性的害虫发生量变化规律,导致预测精度不理想。为了有效构建害虫发生量与其影响因子之间复杂的非线性关系模型,提高害虫发生量预测精度,提出一种基于支持向量机的害虫发生量预测方法。该方法首先通过F测验对害虫发生量的最佳时滞阶数进行确定,并利用最佳时滞阶数对样本进行重构;然后利用前向浮动因子筛选法对害虫发生量的影响因子进行筛选,筛选出对预测结果贡献大的影响因子;最后采用10折交叉验证得到害虫发生量的最优预测模型。采用粘虫的幼虫发生密度数据在Mat-lab7.0平台下对该方法进行测试与分析,实验结果表明,相对于其它预测方法,支持向量机提高了害虫发生量的预测精度,克服了传统方法的缺陷,更适合于非线性、小样本的害虫发生量预测。
- 向昌盛周子英张林峰
- 关键词：支持向量机
- 基于均匀设计的最小二乘支持向量机改进算法被引量：6
- 2011年
- 针对最小二乘支持向量机模型的参数选取耗时长,容易陷入局部最优而导致过拟合的问题,提出了一种基于均匀设计的将大样本搜索转化为小样本搜索技术的参数寻优方法。把支持向量机算法的每一次训练过程作为一个试验考虑,试验影响因子为算法的参数,运用均匀设计的手段进行方案设计,采用统计的方法对结果进行分析和选择。最后把该方法应用于3个大样本数据集建模中的参数优化,仿真结果表明方法大幅度减小了时间复杂度,较好地解决了最小二乘支持向量机的参数优化问题,同时获得精确的建模效果。
- 向昌盛周子英张林峰
- 关键词：最小二乘支持向量机参数选择均匀设计
- 遗传算法在混沌时间序列预测中的应用研究被引量：5
- 2011年
- 在混沌时间序列研究中,相空间重构和预测模型参数优化是影响预测性能的关键步骤,利用两者之间的相互联系来提高混沌时间序列预测模型的整体性能,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数同步优化方法。同步优化方法将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的染色体,预测精度作为遗传算法的适应度函数值,通过遗传算法对参数同步优化问题进行求解。通过混沌时间数据对同步优化方法进行了验证性实验。实验结果表明,相对于单独参数优化方法,同步优化方法不仅提高了混沌时间序列的预测精度,同时降低了计算时间的复杂度。
- 向昌盛周子英余喜林张林峰
- 关键词：混沌时间序列相空间重构最小二乘支持向量机遗传算法
- 基于ASP.NET的网上答疑系统的设计与实现
- 2012年
- 针对传统答疑方式效率低、工作量大等不足,提出了一种基于ASP.NET的网上答疑系统。对网上答疑系统原型进行分析,详细阐述了网上答疑系统的模块和实现过程。实际应用结果表明,该系统不受时间和空间等条件的约束,有效提高答疑效率,并降低了教师工作量,为网络技术在辅助教学中的应用提供了新的思路。
- 向昌盛周子英胡忠红
- 关键词：计算机应用基础网上答疑系统设计
- 混沌时间序列预测模型参数同步优化被引量：6
- 2011年
- 传统上相空间重构与预测模型参数优化分开优化,割裂两者的联系,模型预测性能难以达到最优。利用相空间重构和预测模型参数的互相关系,提出一种混沌时间序列预测模型参数同步优化方法。首先采用均匀设计方法对影响模型预测精度的参数进行均匀设计,然后采用自调用最小二乘支持向量机进行参数同步优化,得到最优参数。以经典混沌时间序列太阳黑子年平均数为例进行了验证,结果表明,相对传统的参数优化算法,参数同步优化算法时间复杂度低、预测精度高,为混沌时间序列预测模型参数优化提供了一种新的思路。
- 向昌盛张林峰
- 关键词：最小二乘支持向量机时间序列预测均匀设计
- 混沌时间序列预测模型参数的联合优化被引量：5
- 2011年
- 为了提高混沌时间序列预测模型的预测精度,提出了一种相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的联合优化方法.联合优化方法的核心思想是首先采用均匀设计对相空间重构和LSSVM参数进行联合设计,然后采用自调用LSSVM进行参数联合优化,最后利用混沌时间序列对联合优化方法进行验证性测试.实验结果表明,联合优化方法预测精度明显优于其它优化方法,且优化速度更快.
- 向昌盛袁哲明周子英
- 关键词：混沌时间序列相空间重构支持向量机均匀设计
- ARIMA与SVM组合模型在害虫预测中的应用被引量：15
- 2010年
- 害虫发生是一种复杂、动态时间序列数据,单一预测模型都是基于线性或非线性数据,不能同时捕捉害虫发生的线性和非线性规律,很难达到理想的预测精度。本研究首先采用差分自回归移动平均模型对昆虫发生时间序列进行线性建模,然后采用支持向量机对非线性部分进行建模,最后得到两种模型的组合预测结果。将组合模型应用到松毛虫Dendrolimus punctatus发生面积的预测,实验结果表明组合模型的预测精度明显优于单一模型,发挥了两种模型各自的优势。组合模型是一种切实可行的害虫预测预报方法。
- 向昌盛周子英
- 关键词：害虫松毛虫时间序列支持向量机
- 相空间重构和支持向量机参数联合优化研究被引量：6
- 2010年
- 在混沌时间序列预测过程中,相空间重构和支持向量机参数是影响混沌时间序列预测性能的两个重要方面,传统上两者是分开单独进行的.利用相空间重构和支持向量机参数之间的互相依赖关系,提出了一种基于粒子群算法的相空间重构和支持向量机参数联合优化方法.参数联合优化核心思想是在相空间重构的同时选择最优支持向量机参数,通过粒子群算法对参数联合优化来实现.通过采用参数联合优化算法对混沌时间序列Mackey-Glass和太阳黑子年平均数时间序列进行了仿真实验,结果表明,相对于传统的分开单独优化方法,参数联合优化方法提高了混沌时间序列模型的预测精度,泛化能力更好.
- 向昌盛周子英张林峰
- 关键词：支持向量机粒子群算法混沌时间序列太阳黑子
