基于LS-SVM的海底微地形预测应用研究

• 作者: 杨勃 汤晓勇 邓跃红
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 海底微地形 预测 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 数字高程模型(DEM)
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 65-68
• 分类号: TP181
• 字数: 3112字
• 语种: 中文

摘要

为解决传统机器学习中模型选择、过学习与局部极小值问题,针对自然海底微地形强烈的非线性、不确定性特点,提出海底微地形的LS-SVM预测模型.采用等式约束代替不等式约束,将二次规划问题转化为求解一次线性方程组,提高了收敛速度.实验结果表明,该方法预测结果误差较小,且实时性较好,可满足建立钴结壳最佳切削深度模型的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓跃红	中南大学机电工程学院	19	83	6.0	8.0
2	杨勃	湖南理工学院信息与通信工程学院	27	63	4.0	6.0
3	汤晓勇	中南大学机电工程学院	2	2	1.0	1.0