基于支持向量机的土地利用变化模拟模型
Land Use Change Simulation Model Based on Support Vector Machine
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摘要: 以湖北省为例,选取5大类7个耕地,利用变化驱动力因子,将1986~2000年的数据作为样本训练数据,2001~2004年的数据作为测试数据,与耕地变化进行基于支持向量机的回归模拟,用遗传算法对参数进行优化,并与BP、RFB神经网络模型进行了对比。模拟结果精度分析显示,SVM模型较BP神经网络模型理想,与RFB神经网络接近。并运用该模型对湖北省2010年的耕地利用变化进行了预测,结果合理。研究表明,SVM模型有较强的自学习、自适应能力,在土地利用变化模拟中有着广泛的应用前景。Abstract: We apply support vector machine to simulate the relation between arable land area and datum of driving forces of land use change of Hubei Province from 1986-2004,and compare the test values by GA-SVM with ones by BP and RBF neural networks models.Practice proves the simulation results of land use change by SVM are more effective than those from BP-ANN,and is approximate to the precision of RBF-ANN.
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