核主成分分析的参数优化及其在水资源可持续利用综合评价中的应用

被引：17

作者：

李磊 ^{[1
]}

金菊良 ^{[2
]}

梁忠民 ^{[1
]}

机构：

[1] 河海大学水文水资源学院

[2] 合肥工业大学土木与水利工程学院

来源：

水利水电科技进展 | 2009年 / 29卷 / 04期

关键词：

水资源可持续利用; 综合评价; 核主成分分析; 参数优化; 加速遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV213.9 [水利资源综合利用];

学科分类号：

081501 [水文学及水资源];

摘要：

针对核主成分方法应用时核函数参数确定困难,提出建立基于贡献率的优化问题,并用实码加速遗传算法对其实施优化求解,客观地确定了各参数的值,并将该核主成分方法应用于水资源可持续利用综合评价问题中,取得了良好的效果。

引用

收藏

页码：36 / 38+66 +66

页数：4

相关论文

共 12 条

[1]

Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem [J].

Scholkopf, B ;

Smola, A ;

Muller, KR .

NEURAL COMPUTATION, 1998, 10 (05) :1299-1319

[2]

基于核主成分分析的地震属性优化方法及应用 [J].

印兴耀 ;

孔国英 ;

张广智 .

石油地球物理勘探, 2008, (02) :179-183+124

[3]

核函数主成分法和系统聚类法在区域旅游竞争力评价中的应用 [J].

王 ;

郑垂勇 .

水利经济, 2006, (03) :10-14+81

[4]

经典线性算法的非线性核形式 [J].

许建华 ;

张学工 .

控制与决策, 2006, (01) :1-6+12

[5]

支持向量机最优模型选择的研究 [J].

刘向东 ;

骆斌 ;

陈兆乾 .

计算机研究与发展, 2005, (04) :576-581

[6]

利用组合核函数提高核主分量分析的性能 [J].

孔锐 ;

施泽生 ;

郭立 ;

张国宣 .

中国图象图形学报, 2004, (01)

[7]

基于KPCA的城镇化水平综合评价 [J].

朱甫芹 .

统计与决策, 2004, (01) :40-41

[8]

我国北方地区水资源可持续利用状况评价 [J].

门宝辉 ;

赵燮京 ;

梁川 .

南水北调与水利科技, 2003, (04) :24-27

[9]

关于统计学习理论与支持向量机 [J].

张学工 .

自动化学报, 2000, (01)

[10]

对多指标综合评价的主成分分析方法的改进 [J].

陈述云 ;

张崇甫 .

统计研究, 1995, (01)