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基于LSSVM-MC和模糊神经网络的综合水质预测
基于LSSVM-MC和模糊神经网络的综合水质预测
作者:
张志远
张晓平
张江林
章磊
原文服务方:
江西科学
最小二乘支持向量机
马尔科夫链
模糊神经网络
综合水质预测
摘要:
水质预测模型可以及时有效的为水质预警提供依据,从而及时采取应对措施.因而研究预测精确以及输出结果简单直观的水质预测模型是个核心问题.最小二乘支持向量机是近年来兴起的一种新型算法,是研究复杂非线性和人工智能等学科的前沿方法,在许多水质预测之中也有所应用,此方法大多应用于单因子预测,缺少对水质的综合解释,本研究通过使用T-S模糊神经网络方法,将LSSVM单因子预测作为输入驱动,水质的综合评价作为输出,较好的解决了单因子对水质状况解释不够的问题,证明了LSSVM的单因子预测可作为T-S模糊神经的输入数据,研究表明LSSVM结合T-S模糊神经网络方法,预测结果基本符合实际水质状况,拟合程度较高,能为水质监测管理提供有效依据.
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文献信息
篇名
基于LSSVM-MC和模糊神经网络的综合水质预测
来源期刊
江西科学
学科
关键词
最小二乘支持向量机
马尔科夫链
模糊神经网络
综合水质预测
年,卷(期)
2018,(2)
所属期刊栏目
信息科学
研究方向
页码范围
331-334,339
页数
5页
分类号
X832
字数
语种
中文
DOI
10.13990/j.issn1001-3679.2018.02.026
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
张晓平
东华理工大学测绘工程学院
28
242
7.0
15.0
2
张志远
东华理工大学测绘工程学院
1
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0.0
0.0
3
章磊
东华理工大学测绘工程学院
1
0
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0.0
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张江林
东华理工大学测绘工程学院
1
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最小二乘支持向量机
马尔科夫链
模糊神经网络
综合水质预测
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
江西科学
主办单位:
江西省科学院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-3679
CN:
36-1093/N
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1983-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4032
总下载数(次)
0
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