基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型

被引：18

作者：

罗亦泳 ^{[1
,2
]}

张豪 ^{[3
]}

张立亭 ^{[1
]}

机构：

[1] 东华理工大学测绘工程学院

[2] 武汉大学测绘学院

[3] 浙江工业大学建筑工程学院

来源：

农业工程学报 | 2015年 / 31卷 / 09期

关键词：

土地利用; 算法; 支持向量机; 耕地面积;

D O I：

暂无

中图分类号：

S29 [农业工程勘测、土地测量]; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

0903 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题,该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例,建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明,自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上;模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍,比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级;测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据,证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。

引用

页码：257 / 264

页数：8

共 23 条

[1] 基于核函数支持向量回归机的耕地面积预测 [J].