基于改进粒子群SVM的海洋赤潮监测算法设计

• 作者: 宋武 陈作聪
• 来源期刊: 青岛大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 海洋赤潮 粒子群算法 支持向量机 监测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1037.2016.11.08

摘要

为克服传统的海洋赤潮监测算法滞后性问题,提出了一种改进粒子群SVM的海洋赤潮监测算法.首先,给出基于改进粒子群SVM的海洋赤潮监测算法的基本原理,采用改进粒子群算法来对SVM的参数进行优化.优化后的SVM模型作为初始模型,采用有标签的样本数据对SVM进行训练,得到训练好的SVM模型.测试当前数据时,将其输入到训练好的SVM模型,通过投票方法统计得到该数据对应的预测结果.仿真实验结果表明,预测结果较为精确,与其他方法相比,具有监测精度高和时间开销小等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈作聪	海南热带海洋学院计算机工程学院	13	22	3.0	4.0
2	宋武	海南热带海洋学院计算机工程学院	3	3	1.0	1.0