基于主成分分析和粒子群算法优化支持向量机的冻融土壤蒸发预报模型

作者：解雪; 陈军锋^*; 郑秀清; 薛静; 翟小艳; 杜鑫钰; 魏一钊

来源：节水灌溉, 2020, (01): 61-72.

• 冻融期
• 土壤蒸发
• 主成分分析
• 粒子群算法
• 支持向量机

在季节性冻融期,影响土壤蒸发的因素颇为复杂,准确估算冻融土壤蒸发量对土壤水资源的高效利用具有重要意义。根据2017-2018年冻融期大田试验数据,选取太阳辐射(x1),日平均气温(x2),地表土壤温度(x3),地表土壤含水率(x4),风速(x5),气压(x6),相对湿度(x7),降水量(x8),水面蒸发量(x9)等9个影响冻融土壤蒸发的因素,采用主成分分析法和粒子群算法优化的支持向量机建立了冻融土壤蒸发量的预报模型。结果表明:所建立的基于主成分分析和粒子群算法优化支持向量机的冻融土壤蒸发预报模型,预测值和实测值的决定系数达0.951 3,平均相对误差为9.870 4%,可较好地用于冻融土壤蒸发量的预报。

• 单位
  太原理工大学