發(fā)布時(shí)間：2017-04-08 13:24

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)果蠅算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)模型的土壤濕度反演研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：土壤水分在整個(gè)生態(tài)環(huán)境中一直都扮演著非常重要的角色,是水文、農(nóng)業(yè)和氣象等領(lǐng)域的重要參數(shù)之一,能夠?yàn)槿蛩h(huán)、流域水文模型建立等提供信息,因此,土壤水分信息的獲取也是近年來(lái)的一個(gè)熱門(mén)研究問(wèn)題。傳統(tǒng)的水分測(cè)量方法需要較大的人力物力,且存在很大局限性,而微波遙感作為一種新的監(jiān)測(cè)手段,能夠全天時(shí)、全天候的監(jiān)測(cè)土壤水分,具有廣泛的應(yīng)用前景。本論文基于主動(dòng)微波遙感原理,分析了土壤表面電磁散射特性,并利用后向散射系數(shù)進(jìn)行土壤水分反演。本文首先研究了裸露地表微波散射特性,使用先進(jìn)積分方程模型(AIEM)模擬并分析了裸露地表的后向散射系數(shù)與入射波、地表粗糙度以及土壤含水量等參量之間的關(guān)系,為后續(xù)的土壤水分反演做準(zhǔn)備。其次,本文詳細(xì)闡述了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,提出使用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)作為反演算法,并說(shuō)明模型中存在的問(wèn)題,即懲罰因子與核函數(shù)參數(shù)的不當(dāng)選擇會(huì)導(dǎo)致反演精度的大大降低。在LSSVM土壤反演的基礎(chǔ)上,本文提出了采用果蠅算法(FOA)對(duì)用于最小二乘支持向量機(jī)模型中的懲罰因子與核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并構(gòu)造了一種自適應(yīng)因子來(lái)改進(jìn)果蠅算法中存在的局部最優(yōu)解問(wèn)題。改進(jìn)的果蠅算法(IFOA)不僅解決了局部最優(yōu)解問(wèn)題,還使得迭代過(guò)程收斂速度加快。此外,本論文還分析了IFOA優(yōu)化LSSVM模型反演土壤水分的魯棒性。最后,本文采用了密歇根裸露地表實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,證明算法的正確性。
【關(guān)鍵詞】：土壤水分反演 先進(jìn)積分方程模型(AIEM) 最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM) 改進(jìn)的果蠅算法(IFOA)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：S152.7;TP18
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展12-14
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 土壤表面電磁散射與土壤水分簡(jiǎn)介16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 雷達(dá)后向散射系數(shù)16-18
• 2.2.1 雷達(dá)方程16-17
• 2.2.2 雷達(dá)后向散射系數(shù)17-18
• 2.3 影響散射的因素18-23
• 2.3.1 雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)18-20
• 2.3.2 地表參數(shù)20-23
• 2.4 土壤水分23-26
• 2.4.1 土壤水分簡(jiǎn)介23-24
• 2.4.2 土壤水分Dobson介電模型24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 裸露地表微波散射模型27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 經(jīng)驗(yàn)與半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/span>27-29
• 3.2.1 Oh模型27-28
• 3.2.2 Dubois模型28
• 3.2.3 Shi模型28-29
• 3.3 理論模型29-33
• 3.3.1 基爾霍夫(Kirchhoff)模型29-30
• 3.3.2 小擾動(dòng)模型(SPM)30-31
• 3.3.3 積分方程模型(IEM)31-32
• 3.3.4 先進(jìn)積分方程模型(AIEM)32-33
• 3.4 基于AIEM的土壤水分正向模型及其特征分析33-40
• 3.4.1 后向散射系數(shù)對(duì)入射角的響應(yīng)34-36
• 3.4.2 后向散射系數(shù)對(duì)均方根高度的響應(yīng)36-38
• 3.4.3 后向散射系數(shù)對(duì)地表相關(guān)長(zhǎng)度的響應(yīng)38-39
• 3.4.4 后向散射系數(shù)對(duì)土壤含水量的響應(yīng)39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)反演算法41-51
• 4.1 引言41
• 4.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(STL)41-44
• 4.2.1 VC維理論41-42
• 4.2.2 推廣能力的界42-43
• 4.2.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化(SRM)準(zhǔn)則43-44
• 4.3 支持向量機(jī)44-48
• 4.3.1 支持向量機(jī)分類(lèi)44-47
• 4.3.2 支持向量機(jī)回歸47-48
• 4.4 最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 第五章 果蠅算法(FOA)及其改進(jìn)算法(IFOA)51-55
• 5.1 引言51
• 5.2 果蠅算法(FOA)原理51-53
• 5.3 改進(jìn)的果蠅算法(IFOA)53-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 第六章 基于IFOA優(yōu)化LSSVM模型的土壤水分反演55-62
• 6.1 引言55
• 6.2 基于AIEM的樣本數(shù)據(jù)選取55-56
• 6.3 基于IFOA優(yōu)化LSSVM模型的土壤水分反演56-61
• 6.3.1 IFOA-LSSVM土壤水分反演56-59
• 6.3.2 IFOA-LSSVM土壤水分反演魯棒性分析59-60
• 6.3.3 IFOA-LSSVM土壤水分反演抗噪性能分析60-61
• 6.4 密歇根實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)IFOA-LSSVM反演模型的檢驗(yàn)61
• 6.5 本章小結(jié)61-62
• 第七章 總結(jié)與展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷67

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