云南省教育厅科学研究基金(2011C123)
- 作品数:4 被引量:2H指数:1
- 相关作者:张朝元陈丽更多>>
- 相关机构:大理学院大理大学更多>>
- 发文基金:云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理天文地球理学更多>>
- 双星复合星族合成:星团颜色-星等图研究的新趋势被引量:1
- 2015年
- 本文介绍了星团颜色-星等图研究的新方法——双星复合星族合成,该方法通过加入双星星族来构建理论模型,并且考虑了多次星爆形成恒星的复合情况.通过使用该方法构建出来的几种理论星团颜色-星等图的例子可以看出,这些图形更加符合实际观测到的结果,因此,双星复合星族合成将成为研究星团颜色-星等图的新趋势.最后,简单介绍了它在研究星团颜色-星等图中的应用.
- 陈丽李忠木毛彩艳李茂材
- 关键词:星团
- 基于SOR-LS-SVM的公路旅游客流量组合预测模型
- 2015年
- 基于指数平滑、多元线性回归、灰色系统等目前常见的预测方法建立超松弛改进的最小二乘支持向量机算法的公路旅游客流量组合预测模型。通过实例验证和比较,展示了基于超松弛最小二乘支持向量机算法的公路交通旅游客流量组合预测模型具有较好的预测效果和较高的应用价值。
- 陈丽张朝元
- 关键词:多元线性回归灰色系统
- 基于LS-SVM的大理州入境游客流量组合预测模型
- 2013年
- 大理州入境旅游客流量的持续增长引起了大理州政府和旅游业界的高度关注。而对未来入境旅游客流量及时准确的预测成为制定旅游规划的重要依据。依据大理州历年游客流量的数据,提出了基于线性回归、算术移动平均、指数平滑和灰色系统等方法的最小二乘支持向量机大理州入境旅客流量组合预测模型。通过实验仿真,表明该模型具有较高的预测精度,为大理州入境游客流量预测提供了新的方法。
- 张朝元
- 关键词:组合预测
- 基于PCA改进的SOR-LS-SVM旅游流量预测模型被引量:1
- 2013年
- 利用主成分分析法建立以主成分为输入变量而以入境旅游客流量为输出变量的超松弛最小二乘支持向量机预测模型。通过实例验证和比较,演示了基于主成分分析改进的超松弛最小二乘支持向量机入境旅游客流量预测模型有较好的预测效果和较高的推广价值。
- 张朝元陈丽
- 关键词:主成分分析最小二乘支持向量机游客流量