光合有效辐射预测模型的核函数组合优化

摘要：

以林下参种植基地光合有效辐射( PAR)、散射辐射(PFDdif)和直射辐射(PFDdir)为研究对象,以支持向量机linear核函数(k1)、polynomial核函数(k2)、radial basis function核函数(k3)为基础,构建新核函数.使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法(PSO)对惩罚参数c和g值优化.试验结果表明,利用grid search算法设定惩罚参数c为16和g值为1时,通过比较相关系数及符合拟合均衡原则下,选出以0.2k1+0.8k2核函数而构建的光合有效辐射预测模型效果最佳,对由PAR、PFDdir和PFDdif数据组成的预测集1和预测集2拟合程度分别为89.213 2％和81.789 6％.利用粒子群算法对惩罚参数c和g值优化后,预测模型对预测集1拟合程度达到92.156 0％,对预测集2拟合程度达到90.036 0％.可见,采用0.2k1+0.8k2核函数和PSO的支持向量机预测模型对PAR具备预测能力.

关键词：光合有效辐射、预测模型、支持向量机、核函数、粒子群算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目30871452

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：167-173