简介：土壤侵蚀过程复杂，很难直接应用土壤侵蚀预报方程进行定量计算。作为一种新的机器学习算法，支持向量机在样本有限的情况下，采用结构风险最小化准则，把学习问题转化为一个二次规划问题，从而得到唯一的全局最优解。首次尝试将最小二乘支持向量机技术用于土壤侵蚀预测，并与BP神经网络的方法进行了对比，取得了较好的预测精度。
简介：为进一步检验水蚀预报模型WEPP在黄土高原的适用性,并提供必要的数据准备,根据安塞水土保持综合试验站1986-2003年的日序列的降雨量、最高温度、最低温度和平均风速的实测值及全美范围内选择参照站得到的其他气象因子,对随机气候生成器在黄土高原的适用性进行了检验.结果表明：随机气候生成器能够较好地模拟单个气象因子,并未考虑各个气象因子之间的相互关系;同时,能准确地模拟年降水及其月分布,日最高温度、日最低温度的月分布,而风速模拟值的月均值、标准差普遍高于实测值的月均值、标准差.为此,选择参考站点时应综合考虑各个气象因子.按月计算的降水-降水的概率和不降水-降水的概率的模拟月均值比实测值偏低.
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