基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型

• 作者: 马创 王尧 李林峰
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 关键词: 遗传算法 SVM 水质预测
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 通信·计算机·自动化|Communication ,Computer and Automation Engineering
• 页码范围: 108-114
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2021.07.011

摘要

水质预测是众多水务相关问题的重要内容之一,通过水质预测,可以发现水质恶化的预兆,方便决策者提前采取措施.依据常见的水质数据,使用基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型在实际应用环境下自行适配污染物权重,提高预测准确率.本模型首先使用遗传算法,训练当前数据的特征权重向量,使得权重适配当前预测问题,然后使用该特征权重向量应用于SVM模型训练.在以重庆某污水处理厂数据为对象进行实验后,验证了该模型在实际应用中的可行性,为水质预测提供了一种新思路.