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摘要:
针对目前预测农作物产量只利用年产量或其变形,而没有考虑气象因素对产量预测的影响导致误差偏大的问题,在基于商空间粒度理论框架下的农作物产量预测中,考虑气象因素如光照、平均气温、降水量对农作物产量的影响,提出利用支持向量机方法构造模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测).粒度分析和实验结果表明:混合粒度预测模型不仅降低了问题求解的复杂性,而且误差较低,其预测值平均绝对百分误差为0.884 9,均方根误差37.3,希尔不等系数为0.004 4,与其他预测模型相比误差最小.基于商空间理论的支持向量机产量预测模型可较好地应用于产量预测中.
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文献信息
篇名 商空间理论框架下的SVM产量预测模型研究
来源期刊 中国农业大学学报 学科 工学
关键词 商空间理论 支持向量机(SVM) 粒度 气象因素 产量预测模型
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 农业工程
研究方向 页码范围 135-139
页数 5页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1007-4333.2009.05.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程伟 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 6 89 5.0 6.0
3 张燕平 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 148 1556 21.0 32.0
4 赵姝 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 82 555 13.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
商空间理论
支持向量机(SVM)
粒度
气象因素
产量预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国农业大学学报
月刊
1007-4333
11-3837/S
大16开
北京海淀区圆明园路2号
1955
chi
出版文献量(篇)
4344
总下载数(次)
6
总被引数(次)
55117
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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