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文檔簡介
1、可持續(xù)發(fā)展是人類社會發(fā)展的必然模式,林業(yè)可持續(xù)發(fā)展是可持續(xù)發(fā)展理論在林業(yè)中的具體應用和體現。傳統(tǒng)的林區(qū)公路網優(yōu)化理論、評價指標體系和方法不能完全適應林業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需求,因此構建一套完整的適應林業(yè)可持續(xù)發(fā)展的林區(qū)公路網評價指標體系,對于深入研究林區(qū)公路網的優(yōu)化和評價問題具有重要的意義和應用價值。本文基于第三章構建的評價指標體系,將支持向量機和蟻群算法分別應用到林區(qū)公路網的評價和優(yōu)化領域,研究結果表明這兩種方法完全可以應用于林區(qū)公路網的評
2、價與優(yōu)化問題中,且性能較常用的方法好,結果合理可行。
本文的主要研究內容和研究結果如下:
(1)借鑒國內外公路網評價指標體系構建的方法和部分研究成果,使用頻數分析法、專家咨詢法和層次分析法,篩選出林區(qū)公路網評價指標,計算每個指標的權重,最終構建了完整的基于林業(yè)可持續(xù)發(fā)展理論的林區(qū)公路網評價指標體系。
(2)在對比分析幾種常用支持向量機分類算法和核函數優(yōu)劣的基礎上,采用一對多分類算法和徑向基核函數
3、,基于本文構建的林區(qū)公路網評價指標體系,建立了一種基于支持向量機的林區(qū)公路網評價模型,使用libsvm軟件包完成核函數參數的選定、樣本的訓練和測試,分別以廣州市公益林公路網、岳陽林紙商品林公路網為實例,進行了實證研究,同時對比了BP神經網絡、模糊綜合評價和k-近鄰分類算法的分類性能,結果表明支持向量機模型具有更好的分類性能。
(3)采用最大最小蟻群算法,設計了信息素濃度的更新策略、啟發(fā)因子的取值方法和螞蟻的搜索迭代步驟,基
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