基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型

来源：农业工程学报杂志2015年第9期北京时间：

作者：罗亦泳,张豪,张立亭,

摘要：为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题，该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进，提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例，建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型，并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明，自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上；模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍，比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级；测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内，并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据，证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。

关键词：土地利用, 算法, 支持向量机, 耕地面积