灰色支持向量机在突发事件分级的应用

来源 :第23届灰色系统学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:whywhatyou
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
突发事件的分级是应急管理的重要环节.突发事件分级是一个模式识别问题,将灰色关联理论和支持向量机方法结合起来构成灰色支持向量机模型,应用于突发事件的分级问题,给出算例,计算结果表明,与单纯的支持向量机方法比较,灰色支持向量机模型分级的正确率高,该模型应用于突发事件分级是可行而且有效的,能够为决策者准确地进行分级决策提供科学依据.
其他文献
广义的技术进步,即指扣除资金和劳力的贡献以外,其它所有能实现经济增长因素的贡献的总和,其中包括了经济结构的合理调整.经济结构的调整之所以对经济增长会有所贡献,是由于
会议
根据灰色GM(1,1)模型参数是灰的、可调的原理,引入背景值系数β,提出了GM(1,1,β)模型,给出了GM(1,1,β)模型背景值系数的计算公式及优化算法.研究结果表明,GM(1,1,β)模型的
文章首先探讨了经济社会生活中的系统突变问题,阐述了突变理论和灰色预测理论的发展现状.针对当前时段突发事件下的未来趋势预测问题,在贝叶斯网络理论和灰数代数表征理论的
本文基于非等间距多变量系统灰预测基本模型,构造了离散的非等间距多变量灰预测模型,该模型是将原始的模型通过恒等变形转化为线性方程组求解,直接可以进行数据的模拟和预测.
针对灰色DGM预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,通过引入集对理论中的联系数,将区间灰数序列转化为联系数序列,利用联系数序列的同部和异部序列分别
本文提出了一种基于小波分解与重构的交通流预测方法,结合GM(1,1)模型和ARMA(p,q)模型对纽约市一天内的交通流量进行预测.通过多尺度小波分解,分离出低频信息和高频信息;然后
近年来,全国电力供需矛盾日益突出,江苏省作为华东地区的发达省市尤为明显,因此对电力需求的预测对于整个国家或省市的电力规划与决策变得相当重要.本文首先给出GM(1,1)模型
针对原始数据为区间数且数据序列有较大的随机波动性的一类预测问题,本文提出一种基于核和灰度的灰色马尔科夫预测模型.该方法,首先以区间灰数的核序列为基础建立预测模型,实
对于基础教育而言,“立德树人”是引领其发展与改革的价值底蕴.这一底蕴既赋予了广大基础教育教师以德育实践的义务和德育创新的权利,也向不同的教师群体,诸如班主任老师、职
围填海工程对近海生态系统的影响一直是生态学和生态经济学领域广泛关注的焦点。运用直接市场法和替代性市场法(如市场价值法、影子工程法、碳税法、替代成本法、成果参照法