基于支持向量机的城市道路降雨径流污染预测模型

• 作者: 王渲 田文翀
• 来源期刊: 能源环境保护
• 学科: 地球科学
• 关键词: 降雨径流污染 EMC 初期冲刷 统计学习 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 监测与评价
• 页码范围: 92-98
• 页数: 7页
• 分类号: X32
• 字数: 5751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8759.2020.02.019

摘要

为实现城市降雨径流污染有效预测,以文献中的实测数据作为样本,选取雨型、平均雨强、峰值雨强、降雨历时、雨前干期、大气降尘量、PM10、车流量、路面材料及城市功能区等10项影响因子作为模型输入量,选取径流污染指标COD的场次降雨平均浓度EMC及初期冲刷指数FF30作为模型输出量,基于支持向量机(SVM)构建了城市道路径流污染预测模型.结果表明:EMC-SVM及FF30-SVM模型均具有较高的预测精度,EMC-SVM模型校验参数RMSE、MBE远小于数据集EMC均值,CE、CC达到0.815及0.933;FF30-SVM模型校验参数RMSE、MBE远小于数据集FF30均值,CE、CC分别为0.866及0.932;选用径向基函数(RBF)作为核函数,使用k折交叉验证法对模型参数进行寻优,对于EMC-SVM及FF30-SVM模型寻得的最优参数(c,g)分别为(64.0,0.001953125)、(2.0,0.0625).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王渲	同济大学环境科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
2	田文翀	同济大学环境科学与工程学院	1	0	0.0	0.0