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基于支持向量回归和贝叶斯优化的海岸线预测 被引量:1
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作者 李睿昕 王广军 +2 位作者 冯磊 梁四海 高智雄 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第4期65-69,共5页
模拟预测海岸线的动态变化对于沿海地带的开发和科学管理有较重要意义。在获取围头湾研究区Landsat-8卫星时序影像和验潮站数据的基础上,利用支持向量回归模型,结合贝叶斯优化获取最佳超参数,进而预测得到未来年份的海岸线数据,并采用RO... 模拟预测海岸线的动态变化对于沿海地带的开发和科学管理有较重要意义。在获取围头湾研究区Landsat-8卫星时序影像和验潮站数据的基础上,利用支持向量回归模型,结合贝叶斯优化获取最佳超参数,进而预测得到未来年份的海岸线数据,并采用ROC匹配、平均偏移量和均方根误差3种方法验证预测得到的海岸数据。结果表明:基于贝叶斯优化的支持向量回归模型,可以较好地预测围头湾区域未来海岸线,对应的完整度、正确度和质量分别为87.06%、86.10%和80.05%,平均偏移量和均方根误差分别为0.64像素和0.96像素;对于自然岸线预测结果较好,而人工岸线预测部分结果较差。 展开更多
关键词 海岸线预测 卫星时序影像 支持向量回归 贝叶斯优化 ROC匹配
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