基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究

编号 zgly0000524062

文献类型 期刊论文

文献题名 基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 毛典辉  曾致远  王乘  林伟华 

作者单位 华中科技大学数字化工程与仿真中心 

母体文献 人民长江 

年卷期 2007,38(8)

页码 82-84

年份 2007 

分类号 S157 

关键词 土壤侵蚀  支持向量机  人工神经网络  预测模型 

文摘内容 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。