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马和平

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：中国矿业大学（北京）土地复垦与生态重建研究所更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域：农业科学天文地球更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇PSO

机构

  • 1篇中国矿业大学...

作者

  • 1篇石娟娟
  • 1篇刘亚萍
  • 1篇王亚云
  • 1篇何厅厅
  • 1篇赵艳玲
  • 1篇袁军
  • 1篇马和平

传媒

  • 1篇湖北农业科学

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于PSO-OSVM的江苏省耕地变化预测
2014年
以江苏省1996-2009年耕地变化为例,利用粒子群算法(PSO)的全局搜索能力优化标准支持向量机(SVM),并结合增量式最小二乘支持向量机(LSSVR)和逆学习算法的特征,构建粒子群算法-在线学习SVM(PSO-OSVM)耕地变化预测模型,采用该模型对江苏省耕地变化进行预测,以期为土地资源可持续发展提供重要参考依据。结果表明,PSO可以有效收敛SVM内部参数γ和σ达到全局最优解;PSOOSVM模型的内外精度和总精度均高于GM(1,1)、BP神经网络模型,且优于PSO-SVM模型。说明PSOOSVM是一种有效的耕地变化预测模型。
何厅厅赵艳玲石娟娟刘亚萍王亚云袁军马和平
关键词：粒子群算法
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