鲸鱼算法优化的SVM区域高程异常拟合方法

作者：凡建林; 高叶; 姚辉

来源：测绘标准化, 2023, 39(02): 61-65.

DOI：10.20007/j.cnki.61-1275/P.2023.02.13

• 高程拟合
• 鲸鱼算法
• 支持向量机模型
• 核函数
• 正则化参数

针对采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)区域高程异常拟合法最佳参数难以确定问题，本文提出采用鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)优化SVM区域高程异常拟合法。本方法利用WOA获取SVM中核函数与正则化参数，替代SVM算法中全局性搜索较差的交叉验证方法，构建高精度区域高程异常拟合模型。试验结果表明，采用WOA-SVM方法得到的高程异常拟合结果在精度、稳定性上均优于现有多项式拟合法和SVM拟合法，可为相关区域高程异常拟合提供一种有效方法。

• 单位
  浙江省测绘科学技术研究院