基于PSO-SVM模型的黑龙江省水资源承载力评价

• 作者: 王涛 李治军
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 水资源承载力 粒子群算法 支持向量机 黑龙江
• 年，卷（期）: 2024,（9）
• 所属期刊栏目: 综合
• 页码范围: 55-64
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

水资源问题已经成为令世界苦恼的全球性危机问题。随着当今社会经济的高速发展、人口剧增、现代化以及城市化的进程不断加快，各行业用水的需求量逐渐升高，水资源短缺、水资源浪费等问题日益严峻。黑龙江省是中国重要的工业基地、产粮大省，随着经济社会的快速发展，水资源供需矛盾日益凸显，虽然已采取多项措施对水资源进行保护，但水资源开发利用形势依然严峻。针对以上问题，建立了粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)模型对黑龙江省水资源承载力进行评价，结合黑龙江省实际情况建立评价指标体系、指标分级标准，对黑龙江省2020年13个地市水资源承载力进行评价，为日后水资源开发利用作出参考，对支持向量机在水资源方面的应用推广起到一定的意义，并且PSO-SVM模型补充了多因素综合评价相关理论。