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基于GS-SVR的耕地面积预测及其驱动因子分析被引量：2: 2013年; 影响耕地面积变化的驱动因子复杂多变,难以确定。为了合理选择耕地面积的驱动因子,提高耕地面积的预测精度,指导耕地资源科学分配利用,通过采用一种基于GS-SVR自变量全组合预测均方误差(Mean Squared Error,MSE)最小原则的方法确定耕地面积的驱动因子;并以湖南省耕地面积变化为例,通过SVR-CAR、LSSVM、BPNN、ARIMA和MLRR等常用的时间序列预测方法来验证所选取驱动因子的有效性。结果表明,湖南省耕地面积变化的最优驱动因子组合为城市化水平和房地产业产值指数,且常用时间序列预测方法采用GS-SVR全组合方式选取的驱动因子组合大幅度提高了耕地面积的预测精度。采用GS-SVR自变量全组合均方误差最小原则的方法选择耕地面积的驱动因子是科学合理的,在耕地面积等时间序列预测领域具有广泛的应用前景。; 王笑冰张红燕谢元瑰陈玉峰隆轲; 关键词：耕地面积支持向量回归

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王笑冰