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聂春燕

作品数：1 被引量：10H指数：1
供职机构：中国农业大学理学院更多>>
发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家科技支撑计划更多>>
相关领域：农业科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇支持向量回归...
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇传递函数

机构

  • 1篇中国农业大学

作者

  • 1篇陈薇
  • 1篇胡克林
  • 1篇聂春燕
  • 1篇邵元海

传媒

  • 1篇中国农业大学...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于支持向量机和神经网络的土壤水力学参数预测效果比较被引量：10
2010年
在美国土壤水分物理性质数据库(UNSODA 2.0)的基础上,考虑土壤质地不分类和分类2种情况,分别构建了基于支持向量回归机(SVR)的土壤传递函数模型,比较了在土壤质地不分类和分类情况下预测土壤水力学参数(水分特征曲线和饱和导水率)的效果,并与建立在相同数据库上的基于神经网络的Rosetta模型的预测效果进行了比较。结果表明:土壤质地不分类的情况下,输入参数越多,基于SVR模型的预测效果越好;土壤质地分类情况下,基于SVM分类建模的预测结果普遍好于不分类情况。无论土壤质地是否分类,样本和输入参数相同的条件下,基于SVR的模型预测的效果都优于Rosetta模型。
聂春燕胡克林邵元海陈薇
关键词：传递函数支持向量回归机神经网络
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共1页<1>
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