基于改进果蝇算法优化最小二乘支持向量机模型的土壤湿度反演研究

发布时间：2017-04-08 13:24

  本文关键词：基于改进果蝇算法优化最小二乘支持向量机模型的土壤湿度反演研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土壤水分在整个生态环境中一直都扮演着非常重要的角色,是水文、农业和气象等领域的重要参数之一,能够为全球水循环、流域水文模型建立等提供信息,因此,土壤水分信息的获取也是近年来的一个热门研究问题。传统的水分测量方法需要较大的人力物力,且存在很大局限性,而微波遥感作为一种新的监测手段,能够全天时、全天候的监测土壤水分,具有广泛的应用前景。本论文基于主动微波遥感原理,分析了土壤表面电磁散射特性,并利用后向散射系数进行土壤水分反演。本文首先研究了裸露地表微波散射特性,使用先进积分方程模型(AIEM)模拟并分析了裸露地表的后向散射系数与入射波、地表粗糙度以及土壤含水量等参量之间的关系,为后续的土壤水分反演做准备。其次,本文详细阐述了统计学习理论,提出使用最小二乘支持向量机(LSSVM)作为反演算法,并说明模型中存在的问题,即惩罚因子与核函数参数的不当选择会导致反演精度的大大降低。在LSSVM土壤反演的基础上,本文提出了采用果蝇算法(FOA)对用于最小二乘支持向量机模型中的惩罚因子与核函数参数进行优化,并构造了一种自适应因子来改进果蝇算法中存在的局部最优解问题。改进的果蝇算法(IFOA)不仅解决了局部最优解问题,还使得迭代过程收敛速度加快。此外,本论文还分析了IFOA优化LSSVM模型反演土壤水分的鲁棒性。最后,本文采用了密歇根裸露地表实测数据对反演结果进行验证,证明算法的正确性。
【关键词】：土壤水分反演 先进积分方程模型(AIEM) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 改进的果蝇算法(IFOA)
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7;TP18
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状及发展12-14
• 1.3 论文研究内容及结构14-16
• 第二章 土壤表面电磁散射与土壤水分简介16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 雷达后向散射系数16-18
• 2.2.1 雷达方程16-17
• 2.2.2 雷达后向散射系数17-18
• 2.3 影响散射的因素18-23
• 2.3.1 雷达系统参数18-20
• 2.3.2 地表参数20-23
• 2.4 土壤水分23-26
• 2.4.1 土壤水分简介23-24
• 2.4.2 土壤水分Dobson介电模型24-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 裸露地表微波散射模型27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 经验与半经验模型27-29
• 3.2.1 Oh模型27-28
• 3.2.2 Dubois模型28
• 3.2.3 Shi模型28-29
• 3.3 理论模型29-33
• 3.3.1 基尔霍夫(Kirchhoff)模型29-30
• 3.3.2 小扰动模型(SPM)30-31
• 3.3.3 积分方程模型(IEM)31-32
• 3.3.4 先进积分方程模型(AIEM)32-33
• 3.4 基于AIEM的土壤水分正向模型及其特征分析33-40
• 3.4.1 后向散射系数对入射角的响应34-36
• 3.4.2 后向散射系数对均方根高度的响应36-38
• 3.4.3 后向散射系数对地表相关长度的响应38-39
• 3.4.4 后向散射系数对土壤含水量的响应39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 最小二乘支持向量机(LSSVM)反演算法41-51
• 4.1 引言41
• 4.2 统计学习理论(STL)41-44
• 4.2.1 VC维理论41-42
• 4.2.2 推广能力的界42-43
• 4.2.3 结构风险最小化(SRM)准则43-44
• 4.3 支持向量机44-48
• 4.3.1 支持向量机分类44-47
• 4.3.2 支持向量机回归47-48
• 4.4 最小二乘支持向量机(LSSVM)48-49
• 4.5 本章小结49-51
• 第五章 果蝇算法(FOA)及其改进算法(IFOA)51-55
• 5.1 引言51
• 5.2 果蝇算法(FOA)原理51-53
• 5.3 改进的果蝇算法(IFOA)53-54
• 5.4 本章小结54-55
• 第六章 基于IFOA优化LSSVM模型的土壤水分反演55-62
• 6.1 引言55
• 6.2 基于AIEM的样本数据选取55-56
• 6.3 基于IFOA优化LSSVM模型的土壤水分反演56-61
• 6.3.1 IFOA-LSSVM土壤水分反演56-59
• 6.3.2 IFOA-LSSVM土壤水分反演鲁棒性分析59-60
• 6.3.3 IFOA-LSSVM土壤水分反演抗噪性能分析60-61
• 6.4 密歇根实地测量数据对IFOA-LSSVM反演模型的检验61
• 6.5 本章小结61-62
• 第七章 总结与展望62-63
• 参考文献63-67
• 个人简历67

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