本文關(guān)鍵詞：深度信任支持向量回歸的耕地面積預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)目前淺層機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法所需學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的樣本過(guò)大及擬合復(fù)雜數(shù)據(jù)能力弱等不足,提出一種基于深度學(xué)習(xí)思想的深度信任支持向量回歸(support vector regression,SVR)的耕地面積預(yù)測(cè)方法.首先,搭建由1層高斯分布函數(shù)顯層節(jié)點(diǎn)的RBM、多層隱層RBM和1層支持向量回歸機(jī)構(gòu)成的深度信任支持向量回歸預(yù)測(cè)模型;其次,選取較為合適和易得的訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過(guò)樣本訓(xùn)練和測(cè)試確定預(yù)測(cè)模型的具體結(jié)構(gòu)參數(shù);最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)將深度信任支持向量回歸耕地面積預(yù)測(cè)方法與其他典型的耕地面積預(yù)測(cè)算法相比較.結(jié)果表明,提出的耕地面積預(yù)測(cè)方法可行、有效,在相同的數(shù)據(jù)和平臺(tái)下,其預(yù)測(cè)精度高于其他具有代表性的耕地面積預(yù)測(cè)算法.
【作者單位】： 福建工程學(xué)院交通運(yùn)輸學(xué)院;華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度信任網(wǎng)絡(luò) 支持向量回歸 耕地面積預(yù)測(cè) 深度學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51278072) 福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015J05118) 福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目(JA15355)
【分類(lèi)號(hào)】：F323.211;TP181
【正文快照】： 0引言隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和城市化、城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程的不斷加快,人地矛盾日益凸顯.耕地面積的有效保護(hù)關(guān)系食品供應(yīng)及食品安全等諸多問(wèn)題,而如何科學(xué)、準(zhǔn)確、有效地預(yù)測(cè)未來(lái)年耕地保有量,則是保護(hù)耕地面積合理化的基礎(chǔ)和保障,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義.目前,常見(jiàn)的耕地預(yù)測(cè)模型及算

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本文編號(hào)：614117