%0 Journal Article
%T 基于支持向量机分类的嘉陵江草街水库甲藻水华预警
%A 刘朔孺
%A 杨敏
%A 张方辉
%A 张晟
%J 湖泊科学
%D 2015
%R 10.18307/2015.0105
%X 嘉陵江草街水库自建成后2011-2013年连续3年发生甲藻水华现象,给当地经济发展和生态安全带来影响.根据2011年5月至2013年7月草街水库大坝上、下游8个断面的逐月调查数据,利用支持向量机在处理小样本问题、非线性分类问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机分类的草街水库甲藻水华预警模型.结果表明,利用本月理化数据和本月倪氏拟多甲藻(Peridiniopsisniei)密度数据建立的模型,对测试样本取得了80%以上的判别正确率,且对甲藻水华样本的判别正确率为100%.因此,支持向量机作为新兴的机器学习方法,可以为环境管理部门发布水华预警信息提供科学依据,并在环境保护领域具有广阔的应用前景.
%K 支持向量机
%K 甲藻水华
%K 草街水库
%K 倪氏拟多甲藻
%U http://www.jlakes.org/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150105&flag=1