小样本耕地面积预测：最小二乘支持向量机与粒子群优化方法的应用

该篇论文研究旨在解决耕地面积预测中的小样本和复杂非线性问题。耕地面积数据的特性使得传统的预测方法可能面临挑战，因此，研究者提出了一个基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的新型预测模型。LSSVM是一种强大的机器学习工具，特别适用于处理非线性问题，因为它能够找到输入特征之间的非线性关系。 在研究过程中，作者首先采用了相关系数法来确定影响耕地面积的关键因子，这种方法通过对各因素与耕地面积的关联程度进行评估，筛选出对预测结果影响最大的变量。这样做的目的是确保模型的有效性和准确性，避免了不必要的噪声干扰。 接着，研究人员应用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）对LSSVM的参数进行调优。PSO是一种模拟鸟群或鱼群觅食行为的优化算法，它通过群体协作的方式寻找最优解，这在参数搜索过程中有助于找到最佳的LSSVM结构，从而提高模型的预测性能。 构建模型后，研究者将模型应用于湖南省的实际耕地面积数据上进行验证。实验结果显示，相比于传统的参考模型，基于LSSVM的方法显著提高了耕地面积的预测精度，证明了其在复杂非线性场景下的有效性。这一发现对于土地资源管理和决策制定具有实际价值，因为它可以帮助政策制定者更准确地预测未来的耕地需求，以便于资源分配和环境保护。 这篇论文的核心贡献是提出了一种结合相关系数法和粒子群优化技术的耕地面积预测策略，展示了最小二乘支持向量机在处理小样本和复杂非线性问题上的优势，为农业资源管理提供了科学依据和技术支持。