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摘要：為了改善支持向量機(jī)(SVM)對(duì)地表(0~2 cm)土壤容重預(yù)測(cè)的應(yīng)用可行性及其效果,針對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)法選擇SVM懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)g可能造成的較大誤差的問(wèn)題,提出了一種對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法—網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法。本文采用所提出的參數(shù)優(yōu)化方法,以黃土高原區(qū)旱作農(nóng)田土壤表層容重年度跟蹤試驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本為依據(jù),選取土壤(0~2 cm)粒徑分布、有機(jī)質(zhì)含量、體積含水率、累積接受水量和全鹽量為輸入變量,建立了地表土壤容重的SVM預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:所建SVM模型預(yù)測(cè)值和試驗(yàn)實(shí)測(cè)值之間不存在顯著性差異,利用SVM預(yù)測(cè)地表土壤容重是可行的;采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,明顯降低了模型的預(yù)測(cè)誤差;在粒徑分布、有機(jī)質(zhì)含量、體積含水率為輸入變量的基礎(chǔ)上,增加全鹽量為輸入因子并不能顯著提高模型的預(yù)測(cè)效果,而增加累積接受水量為輸入因子的預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于前幾種情況,其訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本相對(duì)誤差的平均值分別為6.23%和6.95%,都在可接受范圍。研究成果可為土壤表層容重的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)提供有力支撐。

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