林诗杰

作品数:1被引量:1H指数:1
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供职机构:中国科学院计算机网络信息中心更多>>
发文主题:插补贝叶斯神经网络支持向量回归机支持向量回归蒸散发更多>>
发文领域:理学更多>>
发文期刊:《科研信息化技术与应用》更多>>
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一种基于支持向量回归的蒸散发数据缺失插补方法研究被引量:1
《科研信息化技术与应用》2013年第3期68-75,共8页林诗杰 黎建辉 何洪林 郭旦怀 
中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050601-4);中国科学院战略性先导科技专项子专题(XDA05050602-4-5);国家"十二五"科技支撑计划(2012BAK17B01-1);中国科学院"十二五"信息化专项(XXH12504)
准确获取蒸散发数据,对于更好地开展生态研究有着重要意义。在生态观测基站上,蒸散发数据会发生记录缺失,而在获取到的环境因子数据有限,并且观测到的环境因子数据存在误差的情况下,准确插补蒸散发数据是一个难题。本文提出从机器学习...
关键词:支持向量回归机 数值预测 贝叶斯神经网络 特征选择 特征排序 
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