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基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究
基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究
作者:
任婷玉
刘永
梁中耀
陈会丽
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
模式识别
水质污染
自组织映射神经网络
随机森林
摘要:
构建耦合自组织映射神经网络(SOFM)和随机森林(RF)的方法, 对中国 63 个湖泊 11 年的 9 种水质指标(5110 条数据)进行模式识别.首先采用 SOFM 对湖泊进行聚类, 以识别污染状况, 然后采用 RF 分析水质指标对湖泊类别的决定效果, 以确定代表性指标.SOFM 的结果显示, 湖泊可以按污染程度分为 3 类.RF 的结果发现, 在分类准确率为 80%时, 根据高锰酸盐指数和叶绿素 a 浓度即可判定湖泊污染程度.该方法可从庞杂的数据中识别出反映水体污染特征的水质指标, 为快速认知水体污染状况及选取监测指标提供参考.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究
来源期刊
北京大学学报(自然科学版)
学科
关键词
模式识别
水质污染
自组织映射神经网络
随机森林
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
335-341
页数
7页
分类号
字数
4870字
语种
中文
DOI
10.13209/j.0479-8023.2019.001
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
刘永
北京大学环境科学与工程学院水沙科学教育部重点实验室
90
2645
28.0
49.0
2
梁中耀
北京大学环境科学与工程学院水沙科学教育部重点实验室
8
24
3.0
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3
陈会丽
北京大学环境科学与工程学院水沙科学教育部重点实验室
3
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任婷玉
北京大学环境科学与工程学院水沙科学教育部重点实验室
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
2019(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
模式识别
水质污染
自组织映射神经网络
随机森林
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
北京大学学报(自然科学版)
主办单位:
北京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0479-8023
CN:
11-2442/N
开本:
16开
出版地:
北京海淀北京大学校内
邮发代号:
2-89
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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北京大学学报(自然科学版)2001
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北京大学学报(自然科学版)1999
北京大学学报(自然科学版)2019年第6期
北京大学学报(自然科学版)2019年第5期
北京大学学报(自然科学版)2019年第4期
北京大学学报(自然科学版)2019年第3期
北京大学学报(自然科学版)2019年第2期
北京大学学报(自然科学版)2019年第1期
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