基于支持向量机模型的大型灌区运行状况综合评价研究

• 作者: 武锦华 游黎 费良军 赵禄山
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 大型灌区 支持向量机 分类算法 运行状况 综合评价
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 492-495
• 分类号: S274.3
• 字数: 3452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2010.04.023

摘要

支持向量机(SVM)是由VAPNIK等提出的建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法.由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题.引入了核函数思想,使它将非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度.提出了大型自流灌区运行状况综合评价标准,探讨了利用支持向量机多类分类算法,构建了大型灌区运行状况的综合评价模型.研究表明:该方法简便、客观,并具有较强的实用性,能够正确地对大型灌区运行状况进行综合评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费良军	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	236	2986	29.0	38.0
2	游黎	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	2	16	2.0	2.0
3	武锦华	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	3	21	3.0	3.0
4	赵禄山	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	1	4	1.0	1.0