【摘 要】
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传统支持向量机(SVM)评价模型中网格搜索法对参数的选择受到主观因素的影响,选用粒子群算法对SVM模型进行优化,并应用改进的SVM模型(PSO-SVM)对长吉图经济区135个矿山进行地
【机 构】
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吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林大学环境与资源学院
【基金项目】
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中国地质调查局项目（1212011140027,12120114027401）,吉林大学研究生创新基金资助项目（2015083）
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传统支持向量机(SVM)评价模型中网格搜索法对参数的选择受到主观因素的影响,选用粒子群算法对SVM模型进行优化,并应用改进的SVM模型(PSO-SVM)对长吉图经济区135个矿山进行地质环境质量评价。PSO-SVM模型的评价结果与综合评价结果的相同率(注:该相同率是指两个评价结果相同的个数占所有评价样本数的百分比)达到95.56%,与SVM模型评价结果的相同率达到91.11%。结合研究区实际情况并分析三种评价结果得出,PSO-SVM模型的评价结果更符合实际情况。改进的支持向量机方法能够避免人为因素影响,提高矿山地质环境评价水平,在评价中具有可行性和有效性。基于改进的支持向量机方法评价结果表明,研究区矿山地质环境受矿山开采等人为活动的影响,54.1%的矿山遭受严重破坏(III级),25.9%为中度破坏(II级)。评价结果可为研究区矿山环境恢复治理提供决策支持。
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