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[期刊论文] 作者：陈优良,朱倩,,
来源：测绘科学 年份：2021
针对目前地名文化中客家聚落地名研究的不足,该文从客家迁徙历史的角度,提出了客家地名定性和定量的研究方法,以客家摇篮石城地名为研究对象,采用核密度分析法和多元logit回归模型方法,深入分析石城客家地名的时空分布特征和历史演变因素。结果显示:在时间上,客......
[期刊论文] 作者：陈优良,李梅梅,彭文杰,
来源：安全与环境学报 年份：2021
为了提高PM2.5质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM2.5质量浓度预测模型.以赣州市为例,选择...
[期刊论文] 作者：张向君,陈优良,肖钢,
来源：安徽农学通报 年份：2021
人口的持续增长对农业系统的压力越来越大,产量预测能够为农作物的合理规划与种植提供指导。随着数据科学与计算机软硬件的发展,机器学习凭借其对复杂性、非线性问题的处理能...
[期刊论文] 作者：陈优良,陈洋,肖钢,陶剑辉,,
来源：测绘通报 年份：2021
针对大坝变形监测数据中存在的非线性关系强和传统大坝预测模型精度不高等问题,本文利用改进蝙蝠算法选取最优的参数作为极限学习机的连接权值和阈值,并提出了一种基于改进蝙蝠算法(IBA)优化极限学习机(ELM)的大坝变形预测模型(IBA-ELM)。将IBA-ELM模型应用于工......
[期刊论文] 作者：陈优良,陶剑辉,王兆茹,陈洋,
来源：数学的实践与认识 年份：2021
为提高PM2.5浓度的预测精度,以南昌市2019年的空气质量数据和气象数据为原始样本数据,通过相关性分析确定输入PM2.5浓度预测模型的特征值,同时在自适应遗传算法(AGA)的基础上融合模拟退火算法(SA),用于优化极限学习机(ELM)的网络参数,有效避免在优化过程中参数......
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