原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对耕地面积数据的小样本、复杂非线性特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测方法.采用相关系数法选择耕地面积的影响因子,通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立耕地面积与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用湖南省耕地面积数据对模型性能进行验证,结果表明,相对于参比模型,最小二乘支持向量机提高了耕地面积的预测精度,是一种有效的耕地面积预测方法.
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文献信息
篇名 基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群算法 耕地面积 影响因子
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 873-876
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.03.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周子英 湖南农业大学资源环境学院 35 474 10.0 21.0
2 李萍 湖南农业大学资源环境学院 51 171 8.0 12.0
3 段建南 湖南农业大学资源环境学院 185 1777 21.0 36.0
4 易嗣鑫 湖南农业大学资源环境学院 3 13 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
粒子群算法
耕地面积
影响因子
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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