基于PCA和支持向量机的径流预测应用研究

影响径流量的因素很多,并且这些因素与径流量之间存在着复杂的非线性关系。将主成分分析和支持向量机相结合,首先进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后利用支持向量机建立径流预测模型,取得了非常好的效果。并与支持向量机回归模型进行了比较,结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广。

基于GSM和SVM的区域年用水量回归预测模型研究

区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应用于民勤县年用水量预测,结果表明:该预测模型的绝对误差和相对误差较小,精度较高,用于该县的年用水量预测是行之有效的。

基于ZigBee和GSM的农产品物流信息采集系统设计

针对农产品运输环节实时监测的需要,提出了基于ZigBee和GSM的农产品物流信息采集系统的设计。该系统利用ARM11处理器控制ZigBee无线传输模块和GPS模块接收数据,将采集的数据通过GSM网络传输到数据管理中心。结果表明,基于ZigBee和GSM的农产品物流信息采集系统具有高效、稳定和使用方便等特点,实现了嵌入式车载信息的有效采集。