基于支持向量机优化粒子群算法的活立木材积测算.pdf

在林业领域，准确测算活立木材积对于森林资源的管理和可持续利用至关重要。传统的测算方法，如编制立木材积表，通常依赖于经验材积方程，这些方程往往难以准确反映树木生长的复杂性和多样性，导致测算准确率较低。为了解决这一问题，研究者们尝试引入了先进的计算智能方法，旨在提高活立木材积测算的精确度。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，它在处理高维数据和进行回归分析方面表现出色。SVM通过找到一个最优的超平面来实现分类和回归任务，它可以有效地处理数据的非线性特征。然而，SVM模型的性能在很大程度上取决于参数的选择，而参数的优化往往是一个复杂的过程。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种群体智能优化算法，它模拟鸟群捕食的行为来解决问题。在PSO算法中，每个粒子代表了问题空间中的一个潜在解，并通过与其他粒子的交互合作来寻找最优解。PSO算法在连续空间和离散空间的优化问题中均表现出了较好的性能。 将PSO算法与SVM相结合，形成PSO-SVM模型，不仅可以利用PSO算法进行高效的参数搜索，还能够利用SVM在数据挖掘和模式识别上的优势。在活立木材积测算的应用中，SVM用于从胸径和树高数据中学习材积量，而PSO算法则用于优化SVM中的参数。具体而言，PSO算法将SVM的参数视为搜索空间中的粒子，并通过迭代搜索找到一组最优参数，使得SVM模型的预测结果最接近实际测量的材积值。 在进行实验验证时，研究者使用了电子经纬仪和人工量测的结合方法来获得数据，通过软件计算得到树高和树干材积值的数据集。研究中使用了300组数据集进行模型训练，并用另外的100组数据进行预测检验。为了验证PSO-SVM算法的性能，研究者将其与经典的Spurr材积模型算法和BP神经网络算法进行了对比。最终结果表明，PSO-SVM模型的预测准确率最高，其预测值与实测值之间的复相关系数达到了0.91，平均误差率为0.58%。 该研究的成功应用展示了在林业领域中应用计算智能算法的潜力，以及粒子群优化算法在参数优化方面的有效性。通过这种方法，不仅可以提高活立木材积测算的准确性，也为森林资源的精确管理和决策提供了技术支持。此研究对于林业和资源管理领域的信息化和精准化具有重要的参考价值。