基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型

为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题,该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例,建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明,自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上;模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍,比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级;测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据,证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。     

模糊综合评判模型在广昌县土地适宜性评价中的应用

应用模糊数学方法对江西省广昌县土地进行模糊综合评价,重点分析了水田类土地的评价因子量化、评价因子隶属函数的确定和适宜性级别计算。水田类土地评价结果表明,模糊综合评判模型可以提高土地适宜性评价的科学性和准确性。     

基于CASS的大幅面纸质地形图土地面积量算及精度分析

针对传统的解析法和图解法土地面积量算方法存在的缺点,特别是无法高精度的量算大幅面纸质地形图土地面积的问题,本文将CASS应用于大幅面纸质地形图土地面积量算中,从而提高土地面积量算的精度。     

基于遗传算法最小二乘支持向量机的耕地变化预测

针对耕地变化内部规律与模拟方法进行研究,提出最小二乘支持向量机耕地变化预测方法,有效构建耕地变化与耕地变化影响因子之间复杂的非线性关系模型。利用遗传算法全局寻优功能优化最小二乘支持向量机内部参数,提高最小二乘支持向量机耕地变化预测模型精度。利用该模型对江苏无锡市1987－2000年期间耕地变化进行预测,并与多元回归、GM(1,1)、BP网络、支持向量机（SVM）耕地预测模型和实际调查耕地变化数据进行比较分析。预测精度评价结果证实,该方法耕地预测精度远高于多元回归、GM(1,1),BP网络模型,略高于SVM模型,但算法复杂度和计算效率远优于SVM预测模型,是一种有效的耕地变化预测方法。     

基于WebGIS的济南市旅游信息系统设计与实现

针对济南市旅游业发展情况,采用了WebGIS基于ASP的实现技术及地图网络发布工具Surpermap,设计了基于WebGIS的旅游信息系统.该系统使旅游者能够获得图文并茂的、可交互的动态旅游图,同时,该系统的构建为济南市的旅游管理和旅游业发展提供可靠的信息和依据.     

基于支持向量机的土地利用预警研究

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的学习方法,其引入核函数思想,将非线性问题转化为线性问题来解决,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。针对土地可持续利用与土地利用预警指标之间复杂的非线性关系,提出基于支持向量机的土地利用预警方法,对土地利用预警系统的内涵、原理和指标体系,以及建立土地利用预警体系等问题进行了研究。