基于最小二乘支持向量机的农田水汽通量建模

【作者】 苏高利； 秦钟； 于强；

【机构】 浙江省气候中心； 浙江大学生命科学院生态研究所； 中国科学院地理科学与资源研究所；

【摘要】 支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法,在模式识别、非线性建模等领域应用中达到了较高的性能。本文是在分析对作物与大气间水汽交换产生影响的主要因子的基础上,尝试利用最小二乘支持向量机方法应用于农田水汽通量的建模中,并同前馈反向传播神经网络的建模性能进行了比较。结果表明,最小二乘支持向量机方法具有可调参数少、学习速度较快等优点,具有优良的推广能力,以更高的精度建立农田水汽通量模型。更多还原