基于支持向量机理论的海水水质富营养化评价研究

• 作者: 李胜朋 王洪礼 王长江
• 来源期刊: 海洋技术学报
• 关键词: 支持向量机 海水富营养化 水质评价
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: X55
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-2029.2005.01.013

摘要

首次利用支持向量机(SVM)理论对海水水质富营养化的程度进行评价,并与BP人工神经网络方法所得结果进行比较,通过实例验证,说明SVM理论能较好地解决小样本的分类评价问题,评价效果良好,在水质评价领域有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪礼	天津大学机械工程学院	155	1726	22.0	29.0
2	李胜朋	天津大学机械工程学院	22	264	10.0	15.0
3	王长江	天津大学机械工程学院	2	88	2.0	2.0