施彦
- 作品数：47 被引量：72H指数：5
- 供职机构：北京工商大学更多>>
- 发文基金：北京市教委科技发展计划国家自然科学基金北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理环境科学与工程文化科学更多>>
- 一种实现室内目标快速跟踪的方法
- 本发明涉及一种实现室内目标快速跟踪的方法，根据目标实际运动特性建立运动模型，根据RFID测量机制建立RFID测量模型；根据建立的运动模型对目标运动特性进行预测，得到目标状态预测值；利用扩展卡尔曼滤波器，根据目标原始测量值...
- 金学波施彦
- 文献传递
- 基于复杂网络的城市湖库藻类水华混沌时间序列预测方法
- 本发明公开了一种基于复杂网络的城市湖库藻类水华混沌时间序列预测方法，属于环境工程技术领域。本发明对湖库水华生成过程进行混沌特性检验，并给出基于混沌时间序列的水华预测方法，目的是解决现有的水华预测大多对单一因素预测及预测精...
- 王小艺张慧妍王立许继平邵飞施彦于家斌
- 文献传递
- 基于二次选择匹配的神经网络集成构造方法研究被引量：1
- 2004年
- 研究12种基于二次选择匹配的选择性神经网络二次集成构造方法.分析了两次集成中所用选择方法的匹配关系及第1级结构中选择性神经网络集成个体的个数对神经网络集成效果的影响.仿真结果表明,通过采用二次选择匹配以及一定的集成个数可以保证个体具有较高的精度、差异度,并减少过拟合对集成结果的影响,提高神经网络的集成精度.
- 施彦黄聪明侯朝桢
- 关键词：神经网络集成
- 一种基于RFID及UKF实现室内目标快速跟踪的方法
- 本发明涉及一种基于RFID及UKF实现室内目标快速跟踪的方法，根据目标实际运动特性建立运动模型，根据RFID测量机制建立RFID测量模型；根据建立的运动模型对目标运动特性进行预测，得到目标状态预测值；利用不敏卡尔曼滤波器...
- 金学波施彦
- 文献传递
- 一种适于非引擎机动目标的高精度跟踪方法
- 本发明涉及一种适用于非引擎机动目标的高精度跟踪方法，其首先根据目标实际运动中加速度满足的非零均值时间相关随机过程特性，建立含有系统自适应参数的目标运动模型；其次，根据建立的目标运动模型，对目标运动特性进行预测；然后，利用...
- 金学波连晓峰施彦王立
- 文献传递
- 基于禁忌搜索和遗传算法的湖库藻类水华生成机理时变模型优化及预测方法
- 本发明公开了一种基于禁忌搜索和遗传算法的湖库藻类水华生成机理时变模型优化及预测方法，包括步骤一、构建水华生成机理时变模型；步骤二、建立影响因素函数模型库；步骤三、基于遗传算法优化水华生成机理时变模型参数；步骤四、基于禁忌...
- 王小艺施彦王立许继平于家斌姚俊杨
- 基于遥感监测及改进证据融合技术的湖库蓝藻水华识别方法
- 本发明公开了一种基于遥感监测及改进证据融合技术的湖库蓝藻水华识别方法，属于环境工程技术领域。所述方法的步骤包括建立遥感反演模型、确定蓝藻水华暴发程度识别指标、监测数据预处理、信任函数值分配和监测区蓝藻水华识别。本发明提出...
- 王小艺许继平王立施彦于家斌马新宇
- 基于Vague值相似度量改进算法的湖库水华应急治理决策方法
- 本发明公开了一种基于Vague值相似度量改进算法的城市湖库水华应急治理多目标多层次决策方法，属于环境工程技术领域。所述方法的包括构建决策层次模型、获取决策矩阵、确定参考属性‑目标Vague集矩阵、计算参考属性加权平均Va...
- 王小艺王立许继平刘载文施彦于家斌白玉廷
- 文献传递
- 基于嵌入式技术的河湖水质信息远程监测主控制器
- 本发明公开一种基于嵌入式技术的河湖水质信息远程监测主控制器，包括CPU处理器、FLASH模块、铁电存储器、多电压供给模块、GPRS模块、GPS模块、LAN接口、继电器输出接口、RS232/RS485输入接口、GPIO接口...
- 王小艺于家斌许继平白玉廷王立王凌斌肖平波施彦
- 基于Bagging集成学习的水华预测方法研究被引量：3
- 2014年
- 随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。
- 马新宇施彦王小艺许继平王立于家斌
- 关键词：BAGGING算法水华预测
