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数据驱动的模糊支持向量农业水质评价模型
数据驱动的模糊支持向量农业水质评价模型
作者:
张慧妍
段瑜
王小艺
许继平
郑蕾
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
水质评价
投影寻踪
模糊支持向量机
改进遗传算法
区域划分可信度
摘要:
[目的]针对在线农业水质综合评价中的监测数据噪声及边界模糊问题,建立具有良好抗扰性和等级划分的综合评价模型.[方法]提出了基于数据确定投影寻踪指标权重及模糊隶属度参数的支持向量评价模型.采用改进遗传算法对投影寻踪函数进行了优化求解,获得相对客观的指标权重向量,而后结合数据优化模糊隶属度参数,构建模糊支持向量综合评价模型,以使得监测噪声对评价模型泛化能力的影响减小.此外,考虑到通用的离散化评价等级分辨率较低,提出了区域划分信度的概念,用以辅助说明样本所属区域划分等级的可信程度,实现对综合评价结果进行细化补充说明的目的.[结果]评价模型与专家意见及传统评价方法的结果吻合程度较高,且在监测数据叠加10%至30%的随机噪声时,模型仍能保持85%以上的一致率,样本的区域划分可信度均大于临界值,抗扰效果优于传统模糊综合评价及灰色聚类法.[结论]本文构建的模型具有较好的可行性与鲁棒性,能为后续噪声存在条件下农业水质在线实时综合评价提供借鉴与参考.
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辽河油田
评价等级
模糊综合评价
基于支持向量机的淮南市浅层地下水水质评价
浅层地下水
水质评价
支持向量机
淮南
基于支持向量机的水质监测数据处理及状况识别与评价方法
支持向量机
决策二叉树
BP神经网络
水质评价
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篇名
数据驱动的模糊支持向量农业水质评价模型
来源期刊
水土保持通报
学科
地球科学
关键词
水质评价
投影寻踪
模糊支持向量机
改进遗传算法
区域划分可信度
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
水保监测与应用技术
研究方向
页码范围
142-146,153
页数
6页
分类号
X824|TP273
字数
3995字
语种
中文
DOI
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
张慧妍
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
30
126
5.0
10.0
2
王小艺
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
108
815
13.0
24.0
3
许继平
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
78
331
10.0
14.0
4
郑蕾
北京师范大学水科学研究院
19
224
9.0
14.0
5
段瑜
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
1
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模糊支持向量机
改进遗传算法
区域划分可信度
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水土保持通报
主办单位:
中国科学院水利部水土保持研究所
水利部水土保持监测中心
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-288X
CN:
61-1094/X
开本:
大16开
出版地:
陕西省咸阳市杨凌区西农路26号
邮发代号:
52-167
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
5888
总下载数(次)
5
总被引数(次)
62300
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