论文摘要
针对目前景观湖泊富营养化严重的问题,提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）的叶绿素a含量的预测方法。利用2017年5～10月广西大学碧云湖的水质监测数据和气象数据进行主成分分析,确定影响水体叶绿素a含量的主要因素为TN、TP、浊度、温度、光照时长和pH值,并将其作为PSO-SVM模型的输入量,以预测景观湖泊水体叶绿素a的含量;将该模型应用于镜湖、鉴湖和月牙湖水体叶绿素a含量的预测以验证模型的适用性。结果表明,基于PSO-SVM模型的碧云湖的叶绿素a含量预测的平均平方误差仅为1.25%,平均相对误差为2.46%;该模型对镜湖、鉴湖和月牙湖水体叶绿素a含量拟合值的平均平方误差分别为3.17%、4.05%、2.42%,平均相对误差分别为3.48%、4.31%、2.80%。PSO-SVM模型可以很好地运用于景观湖泊水体叶绿素a含量的预测,可为湖泊富营养化防治提供参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李国进,王雪茹,黄鹏
关键词: 主成分分析法,粒子群算法,支持向量机,叶绿素含量,水体富营养化
来源: 水电能源科学 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 广西大学电气工程学院
分类号: X832
页码: 58-61
总页数: 4
文件大小: 237K
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