江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ10500)

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成矿有利度的支持向量回归预测
《金属矿山》2011年第11期120-123,共4页颜七笙 
江西省教育厅科技项目(编号:GJJ10500);江西省自然科学基金项目(编号:2009GQS0002)
应用基于量子粒子群算法(QPSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,对成矿有利度进行建模和预测研究,并与BP神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明:基于量子粒子群算法优化的支持向量机成矿预测模型能较好地拟合成矿有利度与其影响因素...
关键词：成矿预测 支持向量机 量子粒子群算法 BP神经网络 
基于PSO-SVR的岩质边坡稳定性评价模型被引量：11
《计算机工程与应用》2011年第16期235-238,共4页颜七笙 王士同 
江西省教育厅科技项目(No.GJJ10500)
针对边坡稳定性影响因素的复杂性,提出了基于粒子群算法(PSO)和支持向量回归(SVR)的边坡稳定性评价模型。该模型利用粒子群算法快速全局优化的特点和支持向量回归机对小样本数据的良好学习能力,建立了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的...
关键词：岩质边坡 稳定性评价 支持向量回归 粒子群算法 
马尔科夫方法修正的SVM模型在科技人才资源预测中的应用被引量：3
《统计与决策》2011年第11期171-173,共3页张延飞 颜七笙 
江西省教育厅科技资助项目(GJJ10500);江西省高校人文社科研究项目(JJ1104)
文章根据统计资料数据,应用马尔科方法修正的SVM模型对中国科技人才资源进行预测和研究,对比传统预测模型中的离散灰色GM(1,1)模型,发现马尔科方法修正的SVM模型具有更高的拟合精度,为科技人才资源预测提供了一种新方法。
关键词：科技人才资源 SVM 马尔科夫 预测 
公路旅游客流量预测的支持向量回归模型被引量：6
《计算机工程与应用》2011年第9期233-235,239,共4页颜七笙 王士同 
江西省教育厅科技项目(No.GJJ10500)
介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,为解决公路旅游客流量预测建模中的小样本问题,实现对公路旅游客流量的快速准确预测,提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法,给出了参数优化选取算法。仿真实验表明,该方...
关键词：支持向量机 公路旅游客流量 神经网络 预测 
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