基于主成分分析和粒子群算法优化支持向量机的冻融土壤蒸发预报模型

摘要：

在季节性冻融期,影响土壤蒸发的因素颇为复杂,准确估算冻融土壤蒸发量对土壤水资源的高效利用具有重要意义.根据2017-2018年冻融期大田试验数据,选取太阳辐射(x1),日平均气温(x2),地表土壤温度(x3),地表土壤含水率(x4),风速(x5),气压(x6),相对湿度(x7),降水量(x8),水面蒸发量(x9)等9个影响冻融土壤蒸发的因素,采用主成分分析法和粒子群算法优化的支持向量机建立了冻融土壤蒸发量的预报模型.结果表明:所建立的基于主成分分析和粒子群算法优化支持向量机的冻融土壤蒸发预报模型,预测值和实测值的决定系数达0.9513,平均相对误差为9.8704％,可较好地用于冻融土壤蒸发量的预报.

关键词：冻融期、土壤蒸发、主成分分析、粒子群算法、支持向量机

分类号：S152.7(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;国家自然科学青年基金项目;中国博士后科学基金项目;山西省自然科学面上基金项目

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：61-65,72