基于KH-SVM的鄱阳湖水质评价及变化趋势分析
为了提高水质评价结果的精度,更客观地反映水体环境的质量状况,针对支持向量机(support vector machine,SVM)性能易受模型参数的影响,提出了 一种基于磷虾群算法(krill herd,KH)优化SVM的模型,将其与地表水环境质量标准相结合,选取5种代表性水质指标作为模型的输入,5类水质标准作为输出,建立了基于KH-SVM的水质评价模型,并利用该模型对鄱阳湖2013-2018年丰水期、平水期和枯水期的水质状况及变化趋势进行研究.结果表明:鄱阳湖北湖区水质基本维持在GB 3838-2002《地表水环境质量标准》Ⅲ-Ⅳ类,而南湖区水质各时期波动较大,其中丰水期多为Ⅱ类水,平、枯水期以V类水为主,整体上2013-2018年鄱阳湖水质恶化趋势没有明显改善,水质级别仍处于非优类水平;构建的KH-SVM模型性能良好,与传统评价方法相比可以较好地实现水质综合评价,能够从整体上更准确、客观地反映水体质量状况.该研究成果可为区域地表水资源科学管理及水环境保护提供科学依据.
磷虾群算法、支持向量机、水质评价、鄱阳湖、参数优化
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P426.6;X820.2;X511
江西省水利厅重大科技项目;江西省科学院省级财政科研项目;国家自然科学基金
2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
72-78
