農(nóng)田面積測(cè)量?jī)x粒子群算法測(cè)定土地面積
房屋施工面積：是指報(bào)告期內(nèi)施工的房屋建筑面積，包括本期新開(kāi)工面積和上年開(kāi)發(fā)跨入本期繼續(xù)施工的房屋面積，以及上期已停建在本期復(fù)工的房屋面積。本期竣工和本期施工后又停建緩建的房屋面積仍包括在施工面積中，多層建筑應(yīng)填各層建筑面積之和。房屋新開(kāi)工面積：是指在報(bào)告期內(nèi)新開(kāi)工建設(shè)的房屋建筑面積，不包括上期跨入報(bào)告期繼續(xù)施工的房屋面積和上期停緩建而在本期恢復(fù)施工房屋面積。房屋的開(kāi)工應(yīng)以房屋正式開(kāi)始破土創(chuàng)槽（地基處理或打永久樁）的日期為準(zhǔn)。面積的測(cè)定可以使用農(nóng)田面積測(cè)量?jī)x進(jìn)行快速的測(cè)定分析。
根據(jù)上述SVM模型基本原理可知，由于本文選擇RBF核函數(shù)作為其核函數(shù)，懲罰參數(shù)C、核函數(shù)參數(shù)g和不敏感損失參數(shù)p確定是影響支持向量要模型預(yù)測(cè)精度的主要因素。如果采用傳統(tǒng)的窮舉法或梯度下降算法進(jìn)行SVM模型參數(shù)優(yōu)化，耗時(shí)長(zhǎng)，效果差。土地面積測(cè)量?jī)x采用粒子群算法（PSO）與SVM模型進(jìn)行融合，對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。3．2．1PSO算法優(yōu)化SVM參數(shù)PSO算法是由Kennedy于1995年提出的，其通過(guò)個(gè)體間的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)現(xiàn)多維空間中解的搜索，在PSO算法中，將群體中的每個(gè)個(gè)體看作為一個(gè)沒(méi)有質(zhì)量和體積的粒子，粒子在搜索空間中以一定的速度飛行，并根據(jù)粒子本身的飛行經(jīng)驗(yàn)以及同伴的飛行經(jīng)驗(yàn)對(duì)自己的飛行速度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而形成群體尋優(yōu)的正反饋機(jī)制。這樣依據(jù)每個(gè)粒子對(duì)環(huán)境的適應(yīng)度將個(gè)體逐步移到較優(yōu)的區(qū)域，并最終搜索、尋找到問(wèn)題的解。本文充分利用PSO算法全局搜索能力、并行性對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化，提高SVM預(yù)測(cè)精度和使用范圍，PSO優(yōu)化SVM參數(shù)的具體流程如圖2所示
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