پیشبینی ماهانه جریان با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر مبنای آنالیز مؤلفه اصلی
Authors
Abstract:
هدف اصلی این تحقیق بررسی تأثیر انتخاب متغیرهای ورودی با استفاده از آنالیز مؤلفه اصلی (PCA) بر عملکرد مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیشبینی ماهانه دبی رودخانه بود. به این منظور ابتدا با استفاده از 18 متغیر ورودی به مدل SVM، دبی جریان ماهانه پیشبینی شد. سپس با استفاده از PCA تعداد متغیرهای ورودی به مدل SVM از 18 متغیر به 5 مؤلفه کاهش یافت. در نهایت با استفاده از آماره توسعه یافته توسط نویسندگان مقاله، عملکرد مدل‌های ارائه شده (SVM و PCA-SVM) مورد ارزیابی قرار گرفت. یافته‌های این تحقیق نشان داد که پیش‌پردازش متغیرهای ورودی به مدل SVM با استفاده از PCA، بهبود عملکرد مدل SVM را به همراه داشته است.
similar resources
پیش بینی ماهانه جریان با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر مبنای آنالیز مؤلفه اصلی
هدف اصلی این تحقیق بررسی تأثیر انتخاب متغیرهای ورودی با استفاده از آنالیز مؤلفه اصلی (pca) بر عملکرد مدل ماشین بردار پشتیبان (svm) برای پیش بینی ماهانه دبی رودخانه بود. به این منظور ابتدا با استفاده از 18 متغیر ورودی به مدل svm، دبی جریان ماهانه پیش بینی شد. سپس با استفاده از pca تعداد متغیرهای ورودی به مدل svm از 18 متغیر به 5 مؤلفه کاهش یافت. در نهایت با استفاده از آماره توسعه یافته توسط نویس...
full textطبقه‌بندی عارضه مبنای تصاویر پلاریمتری سار با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های چندگانه ماشین بردار پشتیبان
طبقه بندی پوشش زمین یکی از کاربرد های مهم استفاده از داده های سنجش از دوری است. از میان تصاویر و دادههای مورد استفاده در این مورد، داده های پلاریمتری راداری به خاطر امکان استخراج ویژگی های زیاد و متنوع میتوانند برای طبقه بندی گزینه مناسبی باشند. در این مقاله یک روش عارضه مبنا برای طبقه بندی مناطق شهری با استفاده از داده های پلاریمتری راداری به صورت تلفیق نتایج پیکسل مبنای طبقه بندی SVM و قطعات...
full textارزیابی عملکرد توابع کرنل در تخمین جریان رودخانه‌ها با استفاده از ماشین بردار پشتیبان
سابقه و هدف: پیشبینی دقیق رواناب رودخانه‌ها نقش مهمی در مدیریت بهینه منابع آب در دسترس دارد. در سال‌های اخیر، ماشین بردار پشتیبان (SVM) که یکی از مهمترین مدل‌های داده‌کاوی است برای این منظور مورد توجه قرار گرفته است. این مدل یک سیستم یادگیری کارآمد بر مبنای تئوری بهینه‌سازی مقید است که از اصل استقرای کمینه‌سازی خطای ساختاری استفاده کرده و منجر به یک جواب بهینه کلی می‌گردد. همانند مدل‌های داده...
full textارایه مدلی مناسب با استفاده از ماشین بردار پشتیبان برای پیشبینی غلظت روزانه مونوکسیدکربن در هوای شهر تهران
Backgrounds and Objectives: Precise air pollutants prediction, as the first step in facing air pollution problem, could provide helpful information for authorities in order to have appropriate actions toward this challenge. Regarding the importance of carbon monoxide (CO) in Tehran atmosphere, this study aims to introduce a suitable model for predicting this pollutant. Materials and Method: W...
full textپیش بینی تبخیر- تعرق پتانسیل ماهانه با استفاده از مدل‌های ماشین بردار پشتیبان، برنامهریزی ژنتیک و سیستم استنتاج عصبی – فازی
چکیده علیرغم اهمیت تبخیر-تعرق در برنامهریزی و مدیریت منابع آبی، وابستگی آن به مولفههای اقلیمی از یکسو و تاثیرپذیری این مولفهها از یکدیگر از سویی دیگر تخمین تبخیر-تعرق را دشوار ساخته است. به همین منظور، در این پژوهش، به بررسی امکان پیشبینی این مولفهی مهم در استان سیستان و بلوچستان با استفاده از مدل‌های فراابتکاری از قبیل سیستم استنتاج عصبی – فازی، برن...
full textبازشناسی برخط حروف مجزای دست‌نویس فارسی بر اساس تشخیص گروه بدنه اصلی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان
In this paper a new method for the online recognition of handwritten Persian characters has been proposed which uses a set of simple features and Support Vector Machine (SVM) as a classifier. The task of preprocessing allows us to equalize feature vectors from different characters. This algorithm is implemented in two steps. In the first step, input character is classified into one of eighteen ...
full textMy Resources
Journal title
volume 22 issue 1
pages 118- 123
publication date 2011-03-01
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023