基于支持向量机的水质监测数据处理及状况识别与评价方法

• 作者: 徐立中 石爱业 管军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 决策二叉树 BP神经网络 水质评价
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• 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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐立中	河海大学计算机及信息工程学院	136	1780	22.0	35.0
2	石爱业	河海大学计算机及信息工程学院	28	241	8.0	14.0
3	管军	河海大学计算机及信息工程学院	3	32	1.0	3.0