【摘 要】
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对2004年到2015年3~10月的MODIS NDVI数据建立时间序列,并利用同期的温度、降水数据做回归因子,采用支持向量机回归模型建立NDVI短期预测模型.首先用网格搜索法,遗传算法,粒
【机 构】
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河北大学计算机科学与软件学院,华北理工大学图书馆
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对2004年到2015年3~10月的MODIS NDVI数据建立时间序列,并利用同期的温度、降水数据做回归因子,采用支持向量机回归模型建立NDVI短期预测模型.首先用网格搜索法,遗传算法,粒子群算法对模型参数进行优化选择,然后用得到的最佳参数分别训练支持向量机,拟合结果显示网格搜索法是本实验数据的最佳优化算法.使用基于网格搜索法的支持向量机回归模型从2个角度建立了NDVI的单项预测模型,对2个单项模型做线性组合并计算最优权重系数,实验结果表明组合模型可以有效预测NDVI.
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