《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于支持向量机的水质监测数据处理

Assessment Method of Water Quality of Monitoring Data Based on Support Vector Machine

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作者 管军,徐立中,石爱业
机构 河海大学 计算机及信息工程学院,江苏 南京 210098
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文章编号 1001-3695(2006)09-0036-03
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.09.010
摘要 水质评价实际上是一个监测数据处理与状态估计、识别的过程,提出一种基于支持向量机的方法应用于水质评价,该方法依据决策二叉树多类分类的思想,构建了基于支持向量机的水环境质量状况识别与评价模型。以长江口的实际水质监测数据为例进行了实验分析,并与单因子方法及单个BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明,运用该模型对长江口的实际水质监测数据进行的综合水质评价效果较好,且具有较高的实用价值。
关键词 支持向量机;决策二叉树;BP神经网络;水质评价
基金项目 国家自然科学基金资助项目(60374033);江苏省自然科学基金资助项目(BK2002064)
本文URL http://www.arocmag.com/article/1001-3695(2006)09-0036-03.html
英文标题 Assessment Method of Water Quality of Monitoring Data Based on Support Vector Machine
作者英文名 GUAN Jun, XU Li-zhong, SHI Ai-ye
机构英文名 College of Computer & Information Engineering, Hehai University, Nanjing Jiangsu 210098, China
英文摘要 The assessment of water quality is a fusion of multisource information, state evaluation and identification. This paper introduces a method to assess the lake water quality eutrophication based on support vector machine. Using the idea of decision binary tree, it constitutes a assessment model of water quality of monitoring data based on SVM. This paper uses an experiment on the monitoring data of Yangtse River port and gives a comparison and analysis with single factor assessment method and the single BP neural network. The experiment shows the good effect of such model and have potential application value.
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页码 36-38
中图分类号
文献标志码 A