遗传算法优化最小二乘支持向量机在GPS高程异常反演

"该文探讨了遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）在GPS高程异常反演中的应用，旨在改进传统方法的不足，提高反演精度。通过遗传算法选择最优参数，使得LSSVM在处理小样本数据时能获得更精确的GPS高程异常结果。实验表明，GA-LSSVM模型在有限样本情况下表现优秀，其反演精度得到了验证，可应用于实际场景。" 本文介绍了一种基于遗传算法和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的新型GPS高程异常反演方法。传统的方法在处理GPS高程异常时可能存在样本不足、计算复杂度高或者精度不理想等问题。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，它能够有效地搜索解决方案空间，找到最优或接近最优的参数组合。 在GPS高程异常反演中，最小二乘支持向量机被用作预测模型。LSSVM是一种基于结构风险最小化原则的机器学习模型，特别适合处理非线性问题和小样本数据。然而，LSSVM的性能很大程度上依赖于其参数的选择，包括正则化参数C和核函数参数γ。通过遗传算法对这些参数进行优化，可以寻找到最佳参数组合，从而提高模型的泛化能力和预测精度。 实验结果显示，在有限的GPS观测样本下，GA-LSSVM模型表现出色，既发挥了LSSVM处理小样本数据的优势，又通过遗传算法优化了参数选择，成功地反演出高精度的GPS高程异常。通过对测试样本的反演结果进行分析，该方法的精度得到了验证，证明GA-LSSVM适用于实际的GPS高程异常计算任务。 文章的关键词包括遗传算法、最小二乘支持向量机以及GPS高程异常，表明该研究关注的是如何利用优化算法改进机器学习模型，以解决地球物理领域的特定问题。作者张祥和邓喀中分别从事遥感图像处理和岩土力学的研究，他们的合作展示了多学科交叉在解决复杂问题上的潜力。 这项研究提出了一种结合遗传算法和LSSVM的新方法，对于提高GPS高程异常反演的效率和准确性具有重要意义，为地球物理学和地理信息系统等领域提供了有价值的工具。未来的研究可能进一步探索该方法在更大规模数据集上的表现，或者将其应用到其他类似的问题中。