基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

• 作者: 俞永庆 孙波 杨磊 梁勇 汉牟田 荆丽丽
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 土壤湿度 全球卫星导航系统(GNSS) 干涉测量法(IR) 支持向量机(SVM) 遗传算法(GA)
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 486-492
• 页数: 7页
• 分类号: P237|TB553
• 字数: 4552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0417

摘要

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR),提出了一种基于支持向量机(SVM)的土壤湿度反演模型,利用遗传算法(GA)的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数.结果 表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差(MAPE)仅为0.69％,最大相对误差(MRE)为1.22％,线性回归方程决定系数达到了0.956 9.进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型(PSO-SVM)及反向传播(BP)神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁勇	山东农业大学信息科学与工程学院	96	750	14.0	22.0
2	杨磊	山东农业大学信息科学与工程学院	12	46	4.0	6.0
3	孙波	山东农业大学信息科学与工程学院	13	45	4.0	6.0
4	汉牟田	北京航空航天大学电子信息工程学院	11	38	4.0	6.0
5	荆丽丽	山东农业大学信息科学与工程学院	3	8	2.0	2.0
6	俞永庆		2	5	1.0	2.0