基于支持向量机的土壤侵蚀评价预测模型研究

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摘要：尝试应用一种新的机器学习算法—支持向量机（SVM）来对水土流失现状进行评价与预测。该方法能针对在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题得到全局最优解,较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,具有很强的泛化（预测）能力。以石桥铺小流域作为研究对象,通过支持向量机算法建立土壤侵蚀评价与预测模型,并与BP神经网络的方法进行了对比,结果表明该模型的预测精度要高于人工神经网络模型。

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关键词：支持向量机 预测模型 土壤侵蚀 向量机 人工神经网络 土壤侵蚀 支持向量机 人工神经网络 预测模型