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武丽娜

作品数:6 被引量:41H指数:3
供职机构:湖南农业大学资源环境学院更多>>
发文基金:“十一五”国家科技支撑计划国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
相关领域:经济管理农业科学环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇经济管理
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇生态
  • 3篇土地利用
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 2篇生态服务
  • 2篇时间序列
  • 2篇土地利用变化
  • 2篇县域
  • 2篇县域土地
  • 2篇ARIMA
  • 1篇生态服务功能
  • 1篇生态服务价值
  • 1篇生态系统
  • 1篇生态系统服务
  • 1篇生态系统服务...
  • 1篇试验区
  • 1篇松毛虫
  • 1篇丘陵

机构

  • 6篇湖南农业大学

作者

  • 6篇武丽娜
  • 3篇周子英
  • 3篇段建南
  • 2篇杨君
  • 2篇向昌盛
  • 1篇匡远配
  • 1篇李兰
  • 1篇林瑜

传媒

  • 1篇湖北农业科学
  • 1篇湖南农业大学...
  • 1篇水土保持通报
  • 1篇湖南农业大学...

年份

  • 4篇2010
  • 2篇2009
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于ARIMA与SVM组合模型的湖南省耕地面积预测
提出一种基于差分自回归移动平均和支持向量机进行组合预测的方法,综合运用差分自回归移动平均良好的线性拟合能力和支持向量机强大的非线性映射功能,将两种预测模型有机地组合在一起,综合各自优点,改善模型的拟合能力,获得最优预测效...
周子英段建南武丽娜李兰
关键词:支持向量机组合预测耕地面积
中南丘陵县域土地利用变化对生态服务价值的影响——以湖南省醴陵市为例被引量:6
2009年
应用Costanza生态系统服务价值计算公式和谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表,研究了醴陵市1996—2005年土地利用变化对生态系统服务价值的影响。结果表明,土地利用变化主要体现为耕地、水域的减少和林地、建设用地的增加。价值系数的差异造成土地利用变化产生的生态系统服务价值相互抵消,但醴陵市生态系统服务价值仍减少了3562万元,应引起相关部门的足够重视。
武丽娜杨君段建南林瑜
关键词:土地利用变化生态服务价值
长株潭试验区县域土地生态服务功能研究
2010年
选取国家"两型"社会建设综合配套改革试验区为研究对象,采用对比分析法、土地利用类型动态度法、土地利用程度综合指数法、生态系统服务价值当量计算法,探讨两型社会对生态环境的要求和该地区土地生态系统服务价值变化。结果表明,研究区10年土地利用变化主要体现为耕地、水域的减少和林地、建设用地的增加;除建设用地外土地利用总体变化速度较慢;生态系统服务价值量总体下降。价值系数的差异造成土地利用变化产生的生态系统服务价值相互抵消,但生态系统服务价值仍减少,与"两型"社会建设的目标不协调,今后应适当调整土地利用结构。
杨君武丽娜匡远配段建南
关键词:土地利用生态服务功能
基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测被引量:7
2010年
提出一种基于ARIMA和动态ε支持向量机(ε-DSVM)的组合预测模型(ARIMA-ε-DSVM),预测松毛虫发生面积.先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,为非线性部分确定输入阶数,根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,再采用ε-DSVM模型进行时间序列非线性特征建模,将这两模型预测值相加得到组合模型预测值.对辽宁省朝阳市松毛虫时间序列进行仿真试验,结果表明,ARIMA-ε-DSVM模型预测精确度比单一模型ARIMA和SVM及简单组合模型ARIMA-SVM要高,ARIMA-ε-DSVM模型大幅度改善预测效果,显著地减少预测误差,泛化能力强.
向昌盛周子英武丽娜
关键词:支持向量机松毛虫时间序列
湖南省醴陵市土地利用变化对生态服务价值的影响分析
选择中南地区县级市醴陵作为研究区,运用统计数据、遥感影像等资料,结合实地调研,分析了醴陵市土地利用变化的时空分异特征及规律,应用Costanza生态系统服务价值计算公式和谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表...
武丽娜
关键词:土地利用变化生态系统服务价值
文献传递
粮食产量预测的支持向量机模型研究被引量:29
2010年
粮食产量的历史数据有限,是典型的小样本数据,又由于粮食产量受不确定性因素的影响,是一个复杂的非线性系统,以往的粮食产量时间序列预测模型的阶数采用经验方法或线性方法来确定,得到的预测精度不理想。针对这些问题,可将支持向量机引入到时间序列模型定阶的方法中,然后采用留一法交叉验证寻找最优参数,建立一个多输入、单输出的预测模型。通过对中国粮食产量进行仿真实验,并与一次滑动平均、ARIMA、LS_SVM和RBF神经网络的预测模型作比较来验证模型的有效性,结果表明该模型该有较高的预测精度和较强的泛化能力,证明了该模型对近期粮食产量的预测是可靠的。
向昌盛周子英武丽娜
关键词:支持向量机时间序列
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