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支持向量机在湖库营养状态识别中的应用
支持向量机在湖库营养状态识别中的应用
作者:
崔东文
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
湖库营养状态
识别模型
支持向量机
交叉验证
摘要:
依据我国湖库富营养化评价标准和支持向量机(SVM)原理及方法,构建基于交叉验证(CV)的CV-SVM湖库营养状态识别模型,采用随机内插的方法在各分级标准阈值间生成训练样本和测试样本,在达到预期识别精度后将模型运用于全国24个湖库营养状态的识别,并与投影寻踪法、评价指标法和神经网络评价法的识别结果进行比较。结果表明:基于线性核函数的CV-SVM模型对于随机生成的训练样本和测试样本的正确识别率分别达到97.8%和97.3%(5次平均),对全国24个湖库营养状态的识别结果与采用投影寻踪法、评价指标法和神经网络评价法的识别结果基本相同,模型具有泛化能力强、识别精度高、收敛速度快、不易陷入局部极值等特点。
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文献信息
篇名
支持向量机在湖库营养状态识别中的应用
来源期刊
水资源保护
学科
地球科学
关键词
湖库营养状态
识别模型
支持向量机
交叉验证
年,卷(期)
2013,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
26-30
页数
5页
分类号
X524
字数
3491字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.10046933.2013.04.005
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
崔东文
90
901
17.0
26.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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节点文献
湖库营养状态
识别模型
支持向量机
交叉验证
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
水资源保护
主办单位:
河海大学
中国水利学会环境水利研究会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-6933
CN:
32-1356/TV
开本:
大16开
出版地:
南京西康路1号
邮发代号:
28-298
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
2713
总下载数(次)
7
总被引数(次)
34511
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