基于支持向量机的地下水质量综合评价

• 作者: 司训练 张旭峰
• 来源期刊: 环境工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 地下水环境质量 多分类算法 综合评价
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 水污染防治
• 页码范围: 4340-4344
• 分类号: X824
• 语种: 中文

摘要

提出基于支持向量机(SVM)机器学习算法的地下水质量评价模型.首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化.最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	司训练	西安石油大学油气资源经济与管理研究中心	47	309	10.0	16.0
2	张旭峰	西安石油大学油气资源经济与管理研究中心	3	18	3.0	3.0