%0 Journal Article
%T 基于粗糙集融合支持向量机的水质预警模型
%A 刘双印
%A 徐龙琴
%A 李道亮
%J 系统工程理论与实践
%P 1617-1624
%D 2015
%X ？为解决因水质预警耦合因素多,预警模式复杂以及信息不完整所引起的水质预警精度低问题,提出了粗糙集融合支持向量机(rs-svm)的水质预警模型.首先采用粗糙集对14个初始预警指标进行属性约简,去除冗余或干扰特征,得到基于5个核心预警指标的数据集,以此数据集对支持向量机进行训练优化,构建rs-svm水质预警模型.运用该模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预警,实证对比分析,对于不同的警度级别,预警精度都在91%以上,与标准支持向量机和bp神经网络模型相比,该模型不仅具有计算效率高、预警性能好,且预警结果与实际情况比较吻合,为集约化水产养殖水质预警提供了一种新思路.
%K 支持向量机
%K 粗糙集
%K 预警模型
%K 属性约简
%U http://www.sysengi.com/CN/abstract/abstract110961.shtml