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基于参数优化支持向量机的林下参净光合速率预测模型 被引量：11
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作者 武海巍 于海业 张蕾 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1414-1418,共5页
使用K-fold交叉验证方法,通过两种支持向量机函数,四种核函数,grid-search算法,遗传算法,粒子群算法,建立对个体净光合速率预测拟合程度最高和最佳惩罚参数c的支持向量机模型。将可见光光谱组成成分配比关系归为一个P粒子,将叶温、散射... 使用K-fold交叉验证方法,通过两种支持向量机函数,四种核函数,grid-search算法,遗传算法,粒子群算法,建立对个体净光合速率预测拟合程度最高和最佳惩罚参数c的支持向量机模型。将可见光光谱组成成分配比关系归为一个P粒子,将叶温、散射辐射、气温等归为一个ε粒子。通过信息粒子化技术对影响个体净光合速率的因子进行降维处理,使得分析光合有效辐射、可见光光谱组成成分和个体净光合速率之间的相关关系成为了可能。试验结果表明,epsilon-SVR-RBF-Genetic Algorithm模型,nu-SVR-linear-grid-search模型和nu-SVR-RBF-Genetic Algorithm模型对光合有效辐射和P粒子组成预测集的拟合程度均达到97%以上,nu-SVR-linear-grid-search模型的惩罚参数c值最小,泛化能力最强,最终采用该模型对光合有效辐射、P粒子和ε粒子组成的预测集进行预测分析,拟合程度达到96%以上。 展开更多
关键词 可见光光谱 支持向量机 参数优化 信息粒子化
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