钱彬彬

作品数：4被引量：13H指数：2
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供职机构：安徽农业大学更多>>
发文主题：传感器模拟感官品评茶叶最低收购价支持向量机更多>>
发文领域：环境科学与工程自动化与计算机技术经济管理理学更多>>
发文期刊：《洛阳理工学院学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
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基于优化支持向量机的小麦最低收购价预测被引量：3
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2018年第1期68-72,共5页谢申汝 叶生波 王学梅 何红霞 钱彬彬 杨宝华 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300608)
以2005年-2016年小麦最低收购价为因变量,影响粮食最低收购价相关因素为自变量,构建基于支持向量机(SVM)的粮食最低收购价预测模型,并采用遗传算法(GA)对支持向量机参数进行优化。结果表明,支持向量机能够很好地预测粮食最低收购价,且预...
关键词：支持向量机 遗传算法 粮食最低收购价 预测 
基于SMOreg的早稻最低收购价预测模型
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2017年第4期55-59,共5页何红霞 谢申汝 杨玉洁 王康宁 钱彬彬 杨宝华 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300608)
构建基于SMOreg的早稻最低收购价预测模型,对全国2006年~2016年的早稻最低收购价格进行预测。结果表明:SMOreg模型对早稻最低收购价格的预测结果稳定,预测精度高,其平均绝对误差达到6.676 1。所以,SMOreg模型能够很好地对早稻最低收购...
关键词：最低收购价 早稻 SMOreg 预测模型 
基于LIBSVM的PM2.5浓度预测模型被引量：9
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2017年第2期9-12,共4页谢申汝 钱彬彬 杨宝华 
安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2016A837)
建立基于LIBSVM的PM2.5浓度预测模型,对合肥市5个监测点的PM2.5小时平均浓度值进行预测,分析了不同污染物浓度和不同天气状况下的预测误差。结果表明:LIBSVM模型对5个监测点的PM2.5预测结果稳定,平均绝对误差为4.763 1 ug/m^3;在输入参...
关键词：PM2.5 小时平均浓度 LIBSVM 预测模型 
基于时间序列的小波神经网络蔬菜价格预测模型被引量：1
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2016年第4期63-67,共5页钱彬彬 谢申汝 杨宝华 
安徽省高校自然科学研究项目:基于地空遥感耦合的作物生物量协同反演研究(KJ2016A837)
为准确预测蔬菜价格变化规律,现以合肥市周谷堆农产品批发市场2005年~2014年白菜月度市场价格及相关影响因素数据为样本,通过主成分分析,利用小波神经网络智能分析方法,构建基于小波神经网络的价格预测模型,并与BP神经网络模型比较。结...
关键词：蔬菜价格 主成分分析 小波神经网络 预测模型 
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