運用灰色關(guān)聯(lián)分析法（GRA）篩選出北京市房山地區(qū)的主要氣象因子,作為支持向量機（SVM）模型的輸入特征向量,通過粒子群算法（PSO）優(yōu)化SVM的懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)δ,建立了基于灰色關(guān)聯(lián)和PSO–SVM的葡萄霜霉病短期預測模型,應用該模型對該地區(qū)未來1 d的葡萄霜霉病發(fā)病等級進行短期預測。與改進網(wǎng)格搜索法優(yōu)化的SVM模型、經(jīng)驗選擇參數(shù)的標準SVM、不同訓練函數(shù)和粒子群算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)模型進行比較,結(jié)果基于灰色關(guān)聯(lián)分析的PSO–SVM模型預測效果最好,對葡萄霜霉病發(fā)病等級的預測正確率為95.24%,與基于全部氣象因子的PSO–SVM模型相比,預測正確率提高了1.19%,運行速度快1.81 s。 

【文章來源】：湖南農(nóng)業(yè)大學學報(自然科學版). 2020,46(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于GRA–PSO–SV

搜索和小步距的精細搜索，粗略選擇的參數(shù)C和δ的搜索范圍為[2–10，210]，步距為1；精細選擇的參數(shù)C和δ的搜索范圍為[2–4，24]，步距為0.5。粗略選取SVM參數(shù)的過程見圖4–左，2次搜尋得到的最優(yōu)參數(shù)為C=11.314，δ=2.828。圖4–右顯示的是基于GRA和改進網(wǎng)格搜索法的SVM模型的預測結(jié)果，預測正確率達到90.48%，略低于PSO算法的預測結(jié)果(95.24%)，由此可見，PSO–SVM模型相比于改進GS–SVM模型的預測效果更好。圖4基于GRA–GS–SVM的葡萄霜霉病預測等級Fig.4PredictionlevelofthegrapedownymildewbasedonGRA-GS-SVM3.3.2預測模型與其他機器學習模型比較對PSO–SVM模型有效性和優(yōu)越性的驗證，在確�；疑P(guān)聯(lián)分析得到的試驗數(shù)據(jù)不變的前提下，分別采用經(jīng)驗選擇參數(shù)的標準SVM、改進網(wǎng)格搜索法優(yōu)化的SVM、不同訓練函數(shù)和粒子群算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)進行葡萄霜霉病病害等級預測，并將其與PSO–SVM模型進行比較，預測對比結(jié)果如表2所示。分別使用不同核函數(shù)的標準SVM進行預測，結(jié)果所用的徑向基核函數(shù)具有較好的預測效果。同時使用徑向基核函數(shù)時，C和δ的取值不同，模型的預測結(jié)果也不同。采取PSO方法和改進網(wǎng)格搜索法優(yōu)化支持向量機減少了參數(shù)選取的隨機性，模型預測正確率更高，其中粒子群算法的優(yōu)化效果最好。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3488850