基于粒子群优化和支持向量机的湘中农业受灾面积预测

• 作者: 伍岳 易叶青
• 来源期刊: 农业与技术
• 学科: 农学
• 关键词: 受灾面积预测 支持向量机 核函数 粒子群
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 交流园地
• 页码范围: 251-252
• 页数: 2页
• 分类号: S42
• 字数: 2133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11974/nyyjs.20160932216

摘要

针对径向基核函数的支持向量机对参数选择并非最优问题,引入粒子群优化算法,对其参数进行优化,建立PSO-KSVM湘中农业受灾面积预测模型,从而通过同一样本环境下,对支持向量机预测模型和神经网络预测模型的效果进行对比分析得出:在小样本环境下支持向量机与粒子群优化算法的结合效果更为明显,预测效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易叶青		47	126	6.0	8.0
2	伍岳		1	0	0.0	0.0