PSO嵌入SVM算法的活立木材积预报研究

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为了建立立木材积模型,每年有数十万棵优质活立木被伐倒,这是一种破坏性较大的实验。应用光电经纬仪自动量测与手工量测活立木地径、胸径相结合,通过活立木材积计算软件批量计算,获得中林系107杨(ZhonglinaspensNo.107)的胸径、树高、树干材积值400组数据集。采用粒子群算法嵌入支持向量机(PSO-SVM)建立了非线性智能活立木材积预报模型,并以400组实验数据集作为研究资料,随机抽选300组数据的胸径和树高作为输入值,材积为输出值,用MATLAB软件运行PSO-SVM工具箱,训练得到PSO-SV
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