基于智能遗传算法与复合最小二乘支持向量机的长江水质预测与评价

• 作者: 戴宏亮
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 最小二乘支持向量机 智能遗传算法 水质
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 79-81
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.01.024

摘要

由于水质的非线性、不确定性等特性,水质预测与评价是很复杂的一个问题;最小二乘支持向量机已经成功地应用于解决非线性问题和时间级数问题.提出一种新的IGALSSM模型,即基于一种新型遗传算法--智能遗传算法参数优选的最小二乘支持向量机模型,并且将提出的模型应用于长江水质的分类识别和预测.实验结果表明,所提出的模型比神经网络有更准确的识别率和更高的预测精度,具有较强的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴宏亮	广东商学院数学与计算科学学院	21	107	6.0	10.0