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41.
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  
王成杰  张森 《环境工程学报》2014,(10):4545-4549
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   
42.
提出基于支持向量机(SVM)机器学习算法的地下水质量评价模型。首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化。最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性。  相似文献   
43.
尹先清  陈文娟  靖波  刘倩  杨航 《化工环保》2017,37(4):377-382
采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。  相似文献   
44.
采用土壤柱试验研究了土壤渗滤对再生水中有机微污染物的去除性能。结果表明,土壤柱对再生水中的DOC、UV254、总氮和总磷有较好的去除效果,并具有较高的抗冲击负荷的能力;土壤表层10 cm厚度对DOC的去除起主要作用;UV254和AOX在土壤表层10 cm厚度降解效果不明显,随着深度增加去除率逐渐升高;液相色谱有机碳探测(LC-OCD)检测结果表明,土壤柱对溶解性有机物质的去除主要体现在对多糖物质的降解上,其次是有机酸类,对腐殖质也有一定的去除作用。  相似文献   
45.
为了提高突发事故应急效率,针对事故发展的不同阶段对应急资源的需求,在群体决策方法的基础上利用支持向量机方法进行动态应急预案优选.首先利用专家对量化后的应急预案进行评价,通过向最拼接将其转化为等价的可用于分类的训练样本集,再应用标准支持向量机分类器对应急预案进行分类和排序,最后实现对应急预案的动态优选.研究表明,该方法充分利用了支持向量机方法的自学习能力,以应急过程中的动态需求为依据,可以实现动态的应急预案优选.  相似文献   
46.
新闻事件:乱鸣喇叭,每次罚款20元福州开展市区乱鸣喇叭专项整治3月17日,福州警方首次明确表示,将加强对市区乱鸣喇叭的交通违法行为开展整治,并提出新的查处方式,包括二人一组的骑警巡查执法、启用"现场执法记录仪"等。同时  相似文献   
47.
针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。  相似文献   
48.
新疆是我国受沙漠化危害最严重的省区,而沙漠化信息提取是遥感专题信息提取的难点之一,探索合适的沙漠化遥感分类方法可以为相关部门提供决策支持.本文利用TM&ETM遥感影像对比分析了现有主要应用的最大似然、最小距离、决策树等几大分类方法在沙漠化分类中的应用,结果显示:①传统的最大似然方法分类精度及出图效果等各方面优于SVM、最小距离及决策树方法.最大似然的分类总精度以及Kappa系数分别达到96.43%和0.95,分类精度随先验概率的增大而减小,混淆程度小,结果图清晰,能反应真实的沙漠化分布情况.②SVM径向基函数分类可以达到分类目的,当γ逐渐增大时精度增高,混分较稍严重,可以反应真实的沙漠化分布情况.③最小距离精度较低,有严重的漏分现象,能一定程度上反应沙漠化的分布情况.④决策树分类法的精度低,分类指数筛选复杂,分类结果图并不能很好的反应真实的沙漠化分布情况.  相似文献   
49.
人-机-环境系统是把人、机、环境作为武器系统中的要素,从总体角度对武器装备进行全面规划和控制.人-机-环境系统在武器装备研制中的应用,将改变以往武器装备分散、孤立的研究局面,它把武器装备研制推向一个新阶段.综述了武器装备研制的不同阶段应用人-机-环境系统的基本思路.  相似文献   
50.
案情概要 李某是甲公司员工,其工作岗位是在拉网机上测量网片。2007年2月9日,李某上夜班,晚上12时许,班长王某因故临时离开生产线,李某操作整平机整平网片时,右手不慎被整平机压伤。操作整平机不是李某的本职工作。  相似文献   
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