PCA-SOM耦合模型在湖泊水质评价中的应用

• 作者: 周龙伟 张生 李畅游 武国正 贾克力
• 来源期刊: 环境科学与技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 富营养化 主成分分析 自组织特征映射网络 聚类分析
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 173-177
• 页数: 5页
• 分类号: X824
• 字数: 4375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6504.2009.03.043

摘要

富营养化是湖泊沼泽化进程加快的重要因素之一,而湖泊富营养化的预防与治理已经成为世界性的难题.湖泊富营养化评价是湖泊治理的基础,它可以为治理工作提供科学的依据.该文以乌梁素海为例,采用主成分——.SOM人工神经网络耦合模型进行富营养化评价.先建立富营养化评价指标体系,然后用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标,再将利用主成分分析得到的具有代表性的主成分指标代替原来的评价指标,输入到自组织特征映射网络模型中,最后对富营养化状况进行聚类分析.所得结果与实际相吻合.该方法能根据实测资料对湖泊富营养化状况客观地分类并计算出评价权值,避免了选取评价指标时的主观随意性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李畅游	内蒙占农业大学水利与土木建筑工程学院	3	25	3.0	3.0
2	张生	内蒙占农业大学水利与土木建筑工程学院	2	8	2.0	2.0
3	贾克力	内蒙占农业大学水利与土木建筑工程学院	2	8	2.0	2.0
4	武国正	内蒙占农业大学水利与土木建筑工程学院	1	5	1.0	1.0