基于GIS和PSO-SVM模型的文山州石漠化风险评估

• 作者: 冷信风 赖祖龙
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 喀斯特石漠化 风险评估 粒子群优化(PSO)算法 支持向量机(SVM) GIS
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 灾害及其防治
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: X43|X144
• 字数: 4623字
• 语种: 中文

摘要

针对喀斯特石漠化风险评估影响因素较复杂且涉及众多地理空间对象的特点,本文在采用GIS技术对空间数据进行管理分析的基础上,提出了基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)的石漠化风险评估模型,分析了基于GIS的石漠化风险评估指标体系的建立过程,详细探讨了主成分分析与支持向量机模型相结合进行石漠化风险评估的方法与实现过程,并以云南省文山州为研究实例,将其与单独SVM模型和PSO-BP模型风险评估结果进行了对比分析,结果表明PSO-SVM模型的石漠化风险评估精度较高,效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖祖龙	中国地质大学信息工程学院	20	262	7.0	16.0