| 基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究 |
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| 引用本文： | 毛典辉,曾致远,王乘,林伟华.基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究[J].人民长江,2007,38(8):82-84. |
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| 作者姓名： | 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 |
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| 基金项目： | 湖北省水土保持监测网络与信息系统一期工程 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 土壤侵蚀 支持向量机 人工神经网络 预测模型 |
| 文章编号： | 1001-4179（2007）08-0082-03 |
| 修稿时间： | 2007-05-10 |
Evaluation and forecast model for soil erosion based on support vector machine |
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