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文檔簡介
1、基于支持向量回歸(support vector regression,SVR)并融合帶受控項的自回歸模型(controlled autoregressive,CAR),建立了一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原則、既反映樣本集動態(tài)特征又體現(xiàn)環(huán)境因子影響的高精度非線性多維時間序列預(yù)測方法(SVR-CAR),并對5年的小麥赤霉病病穗率和二代玉米螟危害程度進(jìn)行了一步預(yù)測。結(jié)果表明,小麥赤霉病病穗率的均方誤差(MSE)為205.2,平均絕對誤差百分率(MAP
2、E)為18;二代玉米螟危害程度的MSE為30.2,MAPE為27。在所有的參比模型中,SVR-CAR預(yù)測精度最高,在農(nóng)業(yè)科學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。 從所屬半翅目、鱗翅目、鞘翅目的34種昆蟲的數(shù)碼圖像中所提取的面積、周長、偏心率、似圓度等11項數(shù)學(xué)形態(tài)特征值出發(fā),基于支持向量機(jī)分類(SVC),對利用數(shù)學(xué)形態(tài)特征值在目、總科、科共3個分類階元上昆蟲識別的可行性進(jìn)行研究,并通遼篩選找出有利于提高識別精度的特征值。結(jié)果
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