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摘要:
针对黄河流域水资源开发利用具有多目标特征,研究引入决策支持向量机,利用升维和线性化的建模思路,实现对决策者偏好结构的自学习,求解全局最优解、回归多属性决策的隐性效用函数.研究将SVM学习功能与案例推理技术相结合,应用专家经验对决策方案的归类识别以及SVM决策偏好再现的启发模式,实现对决策目标系统的自动建模和推理决策功能,通过定量分析和定性推理的结合,弱化了决策过程中人为的因素,实现了流域水资源利用决策的智能化.通过对黄河流域水资源利用规划水平年案例研究,与专家决策的对比验证了模型和方法智能化和精确性.
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文献信息
篇名 黄河流域水资源利用的多属性智能决策
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 水资源 智能决策 支持向量机 多属性 效用函数
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 6-11
页数 6页 分类号 TV213.2
字数 3303字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-1243.2008.03.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄强 西安理工大学水利水电学院 448 7911 38.0 68.0
2 杨立彬 27 144 7.0 10.0
3 彭少明 西安理工大学水利水电学院 15 152 8.0 12.0
7 张新海 13 62 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (13)
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参考文献  (3)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
水资源
智能决策
支持向量机
多属性
效用函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水力发电学报
月刊
1003-1243
11-2241/TV
小16开
中国北京清华大学水电工程系
1982
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
47197
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导