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基于支持向量机回归的NDVI组合预测模型

作者:张满囤; 黄春萌; 米娜; 王小芳; 曲寒冰支持向量机ndvi核函数组合预测模型

摘要:对2004年到2015年3~10月的MODIS NDVI数据建立时间序列,并利用同期的温度、降水数据做回归因子,采用支持向量机回归模型建立NDVI短期预测模型.首先用网格搜索法,遗传算法,粒子群算法对模型参数进行优化选择,然后用得到的最佳参数分别训练支持向量机,拟合结果显示网格搜索法是本实验数据的最佳优化算法.使用基于网格搜索法的支持向量机回归模型从2个角度建立了NDVI的单项预测模型,对2个单项模型做线性组合并计算最优权重系数,实验结果表明组合模型可以有效预测NDVI.

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河北工业大学学报

《河北工业大学学报》(CN:13-1208/T)是一本有较高学术价值的双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《河北工业大学学报》主要刊登:化学工程、机械工程、动力工程、材料工程、土木工程、建筑学、电气及自动化工程、信息工程、计算机应用、数学、物理、管理工程等学科的论文。

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