【摘 要】
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科学地评价水质可以更好地反映水体质量变化,从而加强水资源污染的防治,而分类方法与模型参数的选取对于水质评价的准确度尤为重要。传统支持向量机SVM对模型参数的选择具有
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2017A030313401),2018年度广东省大学生创新创业训练计划项目“基于水文环境检测系统的大数据建模与分析”(201810564101).
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科学地评价水质可以更好地反映水体质量变化,从而加强水资源污染的防治,而分类方法与模型参数的选取对于水质评价的准确度尤为重要。传统支持向量机SVM对模型参数的选择具有盲目性,为了提高模型分类的准确度,采用基于粒子群优化PSO和遗传算法GA的混合算法HPSOCS对支持向量机中的参数进行优化,选取菏泽市水体污染物监测数据,构建了基于HPSOCS-SVM算法的水质评价模型。实验结果表明,优化后的SVM提高了水质分类的准确度,可广泛应用于水体质量的评估,为水资源的防控治理提供科学的理论依据。
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