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一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

刘殿锋 刘艳芳

刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1282-1286.
引用本文: 刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1282-1286.
Liu Dianfeng, Liu Yanfang. A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1282-1286.
Citation: Liu Dianfeng, Liu Yanfang. A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1282-1286.

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

基金项目: 国家863计划资助项目2011AA120304 中国博士后科学基金资助项目2012M511253 中央高校基本科研业务费专项资金青年教师资助项目121044
详细信息
    作者简介:

    刘殿锋博士 讲师 现从事空间分析与空间优化决策力向研究

  • 中图分类号: P208

A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-06-13
  • 刊出日期:  2014-11-05

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

    基金项目:  国家863计划资助项目2011AA120304 中国博士后科学基金资助项目2012M511253 中央高校基本科研业务费专项资金青年教师资助项目121044
    作者简介:

    刘殿锋博士 讲师 现从事空间分析与空间优化决策力向研究

  • 中图分类号: P208

摘要: 土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里全方差和最大嫡为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。

English Abstract

刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1282-1286.
引用本文: 刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1282-1286.
Liu Dianfeng, Liu Yanfang. A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1282-1286.
Citation: Liu Dianfeng, Liu Yanfang. A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1282-1286.

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