%0 Journal Article
%T 基于支持向量回归模型的水稻田甲烷排放通量预测研究
%A 陈强
%A 蒋卫国
%A 陈曦
%A 袁丽华
%A 王文杰
%A 潘英姿
%A 王维
%A 刘孝富
%A 刘海江
%J 环境科学
%D 2013
%X 利用静态箱和气相色谱仪法获取水稻田甲烷排放通量数据,选取大气温度、土壤5cm深温度、土壤pH、土壤Eh、土壤含水量和地表生物量作为影响因子.应用建立在结构风险最小化优化上的支持向量回归(ε-SVR)模型,采用留一法交叉检核网格搜索法(LOOCV)优化ε-SVR预测模型的参数,采用k折交叉检验的方法依据平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)对模型的精度进行验证,并与BP人工神经网络(BP-ANN)模型比较,评价ε-SVR预测模型的准确性.结果表明,通过LOOCV选择最优的惩罚因子C和损失系数ε,并由此构建的ε-SVR预测模型预测值和实测值具有很好的一致性,通过11折交叉验证后,测试样本的平均MRE为44%,平均RMSE为16.21mg·(m2·h)-1.通过与BP-ANN模型比较,预测值和实际值相关系数达0.863,各项指标均优于BP-ANN预测模型,说明ε-SVR模型能够适用于水稻田甲烷排放通量的预测.
%K 支持向量回归
%K BP人工神经网络
%K 甲烷排放通量
%K 水稻田
%K k折交叉验证
%U http://www.hjkx.ac.cn/hjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130808&flag=1