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基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。 相似文献
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《环境污染与防治》2017,(10)
基于2009—2015年太湖西岸10个监测断面的8个水质指标数据,采用季节性Kendall检验法对其指标的浓度变化趋势进行分析,并用主成分分析法结合相关分析评价历年水质状况,分析影响太湖西岸水质的主要驱动因子。结果表明:(1)2009—2015年太湖西岸COD下降趋势显著,DO非显著上升,电导率、高锰酸盐指数、BOD5、氨氮、TP和TN均表现为高度显著下降趋势。(2)主成分分析从原始信息中提取出两个主成分,共解释了73.645%的结果,分别代表水质氮磷营养盐和有机污染。综合得分表明,2009—2015年太湖西岸水质呈逐年改善趋势。水质污染在空间上表现为北部向南部递减的趋势。(3)相关分析表明,氨氮和COD是影响该区域水质的主要驱动因子。 相似文献
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为分析评价鄱阳湖流域重金属积累污染情况,采集流域内沉积物及土壤样品,测定其Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、As、Hg含量以及pH、氧化还原电位(Eh)、有机质(SOM)以及黏粒含量等理化参数,采用地累积指数法、潜在生态危害指数法评价流域内沉积物及土壤的重金属污染水平,利用相关性分析法及主成分分析法解析重金属污染的影响因素... 相似文献