基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究

毛典辉; 曾致远; 王乘; 林伟华

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基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究

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尝试应用一种新的机器学习算法-支持向量机(SVM)来对水土流失现状进行评价与预测.该方法能针对在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题得到全局最优解,较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题, 具有很强的泛化(预测)能力.以石桥铺小流域作为研究对象,通过支持向量机算法建立土壤侵蚀评价与预测模型,并与BP神经网络的方法进行了对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型.

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来源
《人民长江》 |2007年第8期|82-84|共3页
作者
毛典辉; 曾致远; 王乘; 林伟华;
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作者单位

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

华中科技大学,数字化工程与仿真中心,湖北,武汉,430074;

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正文语种 chi
中图分类水土保持;
关键词
土壤侵蚀; 支持向量机; 人工神经网络; 预测模型;

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