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基于支持向量机的太湖梅梁湾叶绿素a浓度预测模型
作者姓名:张成成  陈求稳  徐强  张晓晴
作者单位:中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室, 北京 100085;1. 中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室, 北京 100085;2. 三峡大学, 宜昌 430010;中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室, 北京 100085;中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室, 北京 100085
基金项目:国家自然科学基金项目(No.50920105907);中国科学院百人计划(No.A1049)
摘    要:以梅梁湾2010年4月至2011年12月的监测数据为基础,选取太阳总辐射、综合消光系数、水温、总无机氮、pH和当前的叶绿素a浓度等作为输入变量,以7d后的叶绿素a浓度作为输出变量,运用支持向量机(SVM)建立了针对"三号标"监测点的叶绿素a浓度预测模型,并进行了输入变量的敏感性分析.通过模拟值和实测值的对比分析发现,该模型能较好地预测7d后叶绿素a的浓度变化情况.模型输入变量的敏感性分析结果表明,当前的叶绿素a浓度是影响预测结果的最重要因子,然后依次为pH、太阳总辐射、综合消光系数、水温和总无机氮.

关 键 词:梅梁湾  叶绿素a  SVM
收稿时间:2013-02-18
修稿时间:2013-04-10
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