基于支持向量机的土地利用变化模拟模型

？以湖北省为例,选取5大类7个耕地,利用变化驱动力因子,将1986~2000年的数据作为样本训练数据,2001~2004年的数据作为测试数据,与耕地变化进行基于支持向量机的回归模拟,用遗传算法对参数进行优化,并与bp、rfb神经网络模型进行了对比。模拟结果精度分析显示,svm模型较bp神经网络模型理想,与rfb神经网络接近。并运用该模型对湖北省2010年的耕地利用变化进行了预测,结果合理。研究表明,svm模型有较强的自学习、自适应能力,在土地利用变化模拟中有着广泛的应用前景。