结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型
【图文】：
成的协方差矩阵,由于本输入样本由26个维度组成,故m等于26,1()()cov(,),1nixxyyxyn(3)111212122212cov(,)cov(,)...cov(,)cov(,)cov(,)...cov(,)............cov(,)cov(,)...cov(,)mmmmmmxxxxxxxxxxxxCxxxxxx.(4)步骤3:根据计算出的特征向量,选取前k个主成分构成新基,k的选取准则见文献[15].步骤4:根据新基构建合适的转换矩阵,对原数据进行投影转换,得到转换后的预报因子.步骤5:选取RBF函数作为核函数,利用SVM训练转换后的训练集,选出合适参数对(图1为SVM训练图,该训练过程是选取合适的惩罚因子C[10]与径向基参数的过程,不断尝试不同的参数对C与,每次计算当选用该参数对时数据分类的准确率,最后选取准确率最高的参数对作为最终训练参数对;图1横坐标为参数C的log2C值,纵坐标为参数的log2值,本模型选取的最终参数对为:C=0.03125,=0.125.各参数对的分类准确率如图1所示).步骤6:将测试集数据进行归一化处理,并利用步骤4中构建的转换矩阵数据进行转换.步骤7:选取步骤5中得到的参数,利用SVM对步骤6中转换后的数据进行测试.步骤8:利用公式(5)求出分类结果,式中各参数说明见文献[10]:()sgn(,).iiifxykxxb(5)3预报结果分析数据集共2394个样本,其中发生耀斑的样本数有221个,未发生耀斑的样本数有2371个.显然,该数据集为非平衡数据集,为均衡样本中正反例比例,本文采用重采样的方法均衡数据,具体采样过程如下:随机从2173个反例样本中抽取与正例样本数目相同的样本,得到正反比例为1:1的442个样本.在实验数据验证方面,数据采用十折交叉验证,即将数图1(网络版彩图)SVM训练进程图Figure1(Coloronline)ThetrainingprocessinSVM
成的协方差矩阵,由于本输入样本由26个维度组成,故m等于26,1()()cov(,),1nixxyyxyn(3)111212122212cov(,)cov(,)...cov(,)cov(,)cov(,)...cov(,)............cov(,)cov(,)...cov(,)mmmmmmxxxxxxxxxxxxCxxxxxx.(4)步骤3:根据计算出的特征向量,选取前k个主成分构成新基,k的选取准则见文献[15].步骤4:根据新基构建合适的转换矩阵,对原数据进行投影转换,得到转换后的预报因子.步骤5:选取RBF函数作为核函数,利用SVM训练转换后的训练集,选出合适参数对(图1为SVM训练图,该训练过程是选取合适的惩罚因子C[10]与径向基参数的过程,不断尝试不同的参数对C与,每次计算当选用该参数对时数据分类的准确率,最后选取准确率最高的参数对作为最终训练参数对;图1横坐标为参数C的log2C值,纵坐标为参数的log2值,本模型选取的最终参数对为:C=0.03125,=0.125.各参数对的分类准确率如图1所示).步骤6:将测试集数据进行归一化处理,并利用步骤4中构建的转换矩阵数据进行转换.步骤7:选取步骤5中得到的参数,利用SVM对步骤6中转换后的数据进行测试.步骤8:利用公式(5)求出分类结果,式中各参数说明见文献[10]:()sgn(,).iiifxykxxb(5)3预报结果分析数据集共2394个样本,其中发生耀斑的样本数有221个,未发生耀斑的样本数有2371个.显然,该数据集为非平衡数据集,为均衡样本中正反例比例,本文采用重采样的方法均衡数据,具体采样过程如下:随机从2173个反例样本中抽取与正例样本数目相同的样本,得到正反比例为1:1的442个样本.在实验数据验证方面,数据采用十折交叉验证,即将数图1(网络版彩图)SVM训练进程图Figure1(Coloronline)ThetrainingprocessinSVM
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