自适应遗传算法优化支持向量回归的水质预测

• 作者: 刘洋 吕丹 杜庆治 赵继东 龙华
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 水质预测 支持向量回归机 自适应遗传算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2018.04.009

摘要

文中提出了一种动态改进的遗传算法和支持向量回归机相耦合的水质预测方法,改进了传统遗传算法中交叉和变异概率固定的问题,尽可能避免陷入局部最优的问题.在对大理弥苴河水质进行大量实际监测的基础上,分别采用BP神经网络,遗传算法优化的支持向量回归机和自适应遗传算法优化的支持向量回归机3种模型的方法,建立了弥苴河水质高锰酸盐含量的的预测模型.通过数据预处理,筛选了60天的数据进行训练学习和测试.通过对三个模型的预测误差分析对比,可以得出自适应遗传算法优化支持向量回归的预测模型精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙华	昆明理工大学信息工程与自动化学院	132	376	9.0	13.0
2	刘洋	昆明理工大学信息工程与自动化学院	57	168	8.0	11.0
3	杜庆治	昆明理工大学信息工程与自动化学院	64	103	4.0	6.0
4	赵继东		11	23	3.0	4.0
5	吕丹	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	4	1.0	2.0