基于核函数支持向量回归机的耕地面积预测
科学预测耕地保有量是耕地保护的基础,对缓解用地矛盾、保证粮食安全具有重要指导意义。为探讨不同核函数支持向量回归机(supportre.orregression,SVR)对耕地面积预测的影响,该文以惠州市为例,分别采用多元回归、BP神经网络及3种不同核函数SVR建立耕地面积预测模型并进行对比试验。预测结果精度分析显示,RBF核函数SVR预测结果平均相对误差为0.54%,均方根误差为0.007,精度最高;Sigmoid核函数SVR预测结果对应误差分别为1.12%及0.012,精度次之;多项式核函数SVR预测结果对应误差为分别为2.71%及O.032,高于BP神经网络模型,但低于多元回归模型。研究表...
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Veröffentlicht in: | 农业工程学报 2014, Vol.30 (4), p.204-211 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
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Online-Zugang: | Volltext |
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