基于遗传算法最小二乘支持向量机的耕地变化预测

• 作者: 张立亭 张豪 罗亦泳 陈竹安
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 数学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 遗传算法 耕地预测 影响因子 精度分析
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 土地整理工程
• 页码范围: 226-231
• 页数: 6页
• 分类号: O241.5|F301.24
• 字数: 4483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.07.041

摘要

针对耕地变化内部规律与模拟方法进行研究,提出最小二乘支持向量机耕地变化预测方法,有效构建耕地变化与耕地变化影响因子之间复杂的非线性关系模型.利用遗传算法全局寻优功能优化最小二乘支持向量机内部参数,提高最小二乘支持向量机耕地变化预测模型精度.利用该模型对江苏无锡市1987-2000年期间耕地变化进行预测,并与多元回归、GM(1,1)、BP网络、支持向量机(SVM)耕地预测模型和实际调查耕地变化数据进行比较分析.预测精度评价结果证实,该方法耕地预测精度远高于多元回归、GM(1,1),BP网络模型,略高于SVM模型,但算法复杂度和计算效率远优于SVM预测模型,是一种有效的耕地变化预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈竹安	东华理工大学长江学院	59	401	12.0	17.0
2	张立亭	东华理工大学长江学院	99	900	16.0	25.0
3	张豪	浙江工业大学建筑工程学院	39	255	8.0	14.0
4	罗亦泳	东华理工大学长江学院	45	335	10.0	16.0