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摘要:
为探讨数据挖掘方法和建模因变量对区域干旱综合监测模型构建的影响,选择分类回归树(CART)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等不种数据挖掘方法,以及以标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散指数(SPEI)和综合气象干旱指数(CI)等不同指数为建模因变量,以山西省为研究区域,开展综合干旱监测模型研究,结果表明,所有构建模型的监测结果与模型因变量计算值之间相关系数在0.800~0.915,均达到极显著水平,均方根误差(RMSE)在0.061~0.138,并与土壤相对湿度的相关性均达到显著和极显著水平,但不同数据挖掘方法和不同干旱指数作为因变量构建的模型仍存在差异,且模型参数的选取对于模型泛化能力有较大的影响;从山西省干旱监测结果分析,SVM方法建立的模型表现出对高程较高的敏感性,同时作为模型因变量的干旱指数的特征也会反映在模型的应用效果中,在干旱等级划分指标标准相同的情况下,不同的数据挖掘方法和建模因变量构建的模型,监测到的干旱面积存在一定差异.
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文献信息
篇名 不同数据挖掘方法在综合干旱监测模型构建中的应用研究
来源期刊 江西农业大学学报 学科 农学
关键词 数据挖掘 干旱监测 综合干旱指数
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 农业信息化技术
研究方向 页码范围 1047-1056
页数 10页 分类号 S165+.25|S423
字数 5829字 语种 中文
DOI 10.13836/j.jjau.2017136
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 沈润平 南京信息工程大学地理与遥感学院 51 849 14.0 28.0
2 郭佳 南京信息工程大学地理与遥感学院 4 42 4.0 4.0
3 张婧娴 南京信息工程大学地理与遥感学院 2 30 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
干旱监测
综合干旱指数
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江西农业大学学报
双月刊
1000-2286
36-1028/S
大16开
江西省南昌市志敏大道1101号
44-102
1979
chi
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4722
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