基于小波-PSOSVM的陕甘宁新农业资源可持续利用评价
王辰璇1
陈莉2
张安安2
1.厦门理工学院经济与管理学院,厦门3610242.安徽建筑大学经济与管理学院,合肥230601
摘要：[目的]准确评价陕甘宁新农业资源可持续利用水平.[方法]本文选取陕甘宁新地区为研究对象,从经济、科技、社会、自然环境、资源、生态治理6个方面构建了农业资源可持续利用的评价指标体系,并结合2018-2020年的相关数据,运用小波-PSOSVM评价农业资源可持续利用水平.[结果]①小波-PSOSVM农业资源可持续评价均方误差MSE为9.411 5×10-5,相关系数为0.968;而PSOSVM在同样的训练集以及同样的测试集下,得到的均方误差MSE、相关系数分别为0.015 3、0.967.小波处理后,PSOSVM预测的精度有所提高,收敛稍加快.②小波-SVM农业资源可持续评价均方误差MSE为20.836,相关系数为0.748;而SVM在同样的训练集以及同样的测试集下,均方误差MSE、相关系数分别为30.903、0.634,小波处理后,SVM预测的精度提高,收敛也稍快.[结论]PSO优化后的SVM,预测的精度提高较多,收敛也快很多.陕甘宁新地区农业资源可持续利用评价结果表明,新疆排名第
一,甘肃排名第二,陕西排名第三,宁夏排名第四.
关键词：小波分析微粒群算法支持向量机资源可持续利用评价
分类号：S812(普通畜牧学)
资助基金：厦门理工学院高层次人才科研项目(YSK22025R)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 96-103 )
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