改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合

曾广海; 童严文

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改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-11

- 改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合
- 改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合
- 地理空间信息 2025年23卷第11期页码：90-94
- 作者机构：
  
  1. 青海省水文地质及地热地质重点实验室
  2. 青海省水文地质工程地质环境地质调查院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP18;P228.4
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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曾广海, 童严文. 改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 地理空间信息, 2025,23(11):90-94.

曾广海, 童严文. 改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 2025, 23(11): 90-94.
曾广海, 童严文. 改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 地理空间信息, 2025,23(11):90-94. DOI：

曾广海, 童严文. 改进海鸥算法优化最小二乘支持向量机的高程异常拟合[J]. 2025, 23(11): 90-94. DOI：

摘要

为获取更可靠的高程异常拟合模型，提出了一种改进海鸥算法（SOA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的高程异常拟合模型。首先通过莱维飞行策略与非线性附加变量的收敛方式对SOA进行改进，优化种群初始位置的多样性、避免算法过早陷入局部最优解，以改善SOA的寻优能力；然后利用改进算法获取LSSVM关键参数的最优值，构建SOA-LSSVM的高程异常拟合模型，并利用实际工程数据进行验证分析。结果表明，LSSVM、SOA-LSSVM和ISOA-LSSVM模型的高程异常拟合中误差分别为0.133、0.119、0.052 m

ISOA-LSSVM模型具有更高的拟合精度，验证了该方法的可行性与优越性。

Abstract

关键词

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