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应用TSO-SVM模型分析区域水-土-能源-粮食耦合系统风险
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作者 刘东 张晓建 +2 位作者 张亮亮 李佳民 赵丹 《东北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期232-250,共19页
针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈... 针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈尔滨地区WLEF耦合系统风险时序变化呈先持续下降后渐趋平稳的特征,空间变化呈中西部高、西南部与东北部低的分布格局。依据TSO-SVM内置的权重系数计算得出,有效灌溉面积占比、城市化率、城镇居民人均纯收入、单位GDP能耗、人均粮食产量、万元工业增加值用水量、单位面积化肥施用量为WLEF耦合系统风险特征的关键驱动因子。与传统支持向量机模型(SVM)和基于粒子群算法改进的支持向量机模型(PSO-SVM)相比,研究提出的TSO-SVM模型均方误差分别降低76.47%和33.33%、平均绝对误差分别降低30.65%和8.51%,平均绝对百分比误差分别降低37.04%和15.00%、决定系数分别降低1.19%和0.35%、合理性系数与稳定性系数也均为最高,综合说明TSO-SVM模型在评估精度、拟合性能、合理性、稳定性等方面均更具优势。 展开更多
关键词 金枪鱼群优化算法 支持向量机模型 水-土-能源-粮食耦合系统 风险测度
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