李星
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：湖南农业大学生物安全科学技术学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学杰出青年基金湖南省教育厅优秀青年基金湖南省高校科技创新团队支持计划更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 时间序列非线性分析及其应用
- 农业科学积累了大量的时间序列数据特别是多维时间序列数据,如农业生产量、病虫害发生量、自然灾害发生量等。多维时间序列数据往往既受多个环境因子的影响(需采用回归分析),自身又包含动态时序特征(需采用自相关分析),同时呈现高度...
- 李星
- 关键词：时间序列支持向量回归地统计学太阳黑子均匀设计非线性
- 文献传递
- 基于支持向量回归与地统计学的多维时间序列分析被引量：7
- 2011年
- 基于地统计学与支持向量回归,建立一种快速定阶、既反映样本集动态特征,又体现环境因子影响的高精度非线性多维时间序列预测方法(GS-SVR)。对带趋势时间序列平稳化后,先基于地统计学后效时间长度进行因变量快速定阶;再以支持向量机基于最小原则非线性筛选自变量,继以主成分分析消除自变量之间的信息冗余;最后以一步预测法检验GS-SVR的有效性。2个农业科学实例结果显示,GS-SVR在所有参比模型中预测精度最高,稳定性最好。GS-SVR能快速、准确实现模型定阶,是一种融合时间序列分析和回归分析的非线性多维时间序列分析方法,并具非线性、避免过拟合、避免局部最小、泛化能力优异等优点,在农业科学、生态学、经济学等多维时间序列预测领域有较广泛的应用前景。
- 李星陈渊张永生袁哲明
- 关键词：地统计学支持向量机主成分分析
