【摘 要】
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针对耕地变化内部规律及其外部驱动因子的特点,利用鱼群算法优化最小二乘支持向量机回归(FSA-LSSVR)模型,探讨耕地变化预测模型,为耕地保护政策制定提供参考依据。结果表明:
【机 构】
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中国矿业大学（北京）土地复垦与生态重建研究所
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0964);中央高校基本科研业务费专项资金(2009QD05)
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针对耕地变化内部规律及其外部驱动因子的特点,利用鱼群算法优化最小二乘支持向量机回归(FSA-LSSVR)模型,探讨耕地变化预测模型,为耕地保护政策制定提供参考依据。结果表明:鱼群算法的全局搜索能力能使支持向量机算法有效地收敛到参数γ和σ的全局最优解;FSA-LSSVR模型的预测精度指标远高于多元线性、GM(1,1)和BP神经网络模型,且优于FSA-SVM,求解速度明显优于SVM。FSA-LSSVR模型可以解决SVM内部参数难以确定的问题,适用于多因素参与的高维非线性的耕地变化预测,而且速度快、精度高,具有
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