SOM网络与SVM在水质富营养化评价中的对比

摘要：

针对复杂水环境中的富营养化评价问题,利用三峡库区水体富营养化监测数据,对自组织映射神经网络和支持向量机模型在解决该评价问题上的性能表现进行对比研究.实验结果表明,2种模型均有较快的计算速度和较高的精度,但与自组织映射网络模型相比,支持向量机模型具有更好的稳定性和抗干扰能力,在参数选择上更为简单.

关键词：支持向量机、自组织映射、神经网络、对比、评价、富营养化

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家科技重大专项基金2009ZX07528-003-09;重庆市科技重大攻关项目CSTC;2006AA7024

在线出版日期：2010-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：119-123