改进麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机的高程拟合

武志伟; 李培云; 廖文凯; 邓金明

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改进麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机的高程拟合

更新时间：2026-08-16

- 改进麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机的高程拟合
- Vol. 24, Issue 7, Pages: 6-10(2026)
- 作者机构：
  
  1. 湖南理工职业技术学院
  2. 长沙市光启勘测工程技术有限公司
  3. 湖南泰瑞安环科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P224
- Published：2026
- 稿件说明：
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武志伟, 李培云, 廖文凯, et al. 改进麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机的高程拟合[J]. 2026, 24(7): 6-10.
DOI：

武志伟, 李培云, 廖文凯, et al. 改进麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机的高程拟合[J]. 2026, 24(7): 6-10. DOI：

摘要

针对最小二乘支持向量机高程拟合方法精度低和不稳定的问题，提出了改进麻雀搜索算法优化混核最小二乘支持向量机（HKLSSVM）的高程拟合方法。首先利用混核核函数将GNSS水准一体数据映射到高维特征空间，更好地处理低维空间线性不可分问题；然后利用非线性惯性权重因子优化探索者位置更新机制，利用Levy飞行策略优化伴随者位置更新策略，并结合麻雀搜索算法对HKLSSVM的初始参数获取策略进行改进；最后通过哈尔滨某地工程数据对该方法进行实验验证。结果表明，该方法对小样本的高程异常拟合具有较好的拟合能力，外符合精度优于最小二乘支持向量机、HKLSSVM和麻雀算法优化HKLSSVM方法。

Abstract

关键词

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