基于支持向量机分类的嘉陵江草街水库甲藻水华预警

摘要：

嘉陵江草街水库自建成后20112013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（ Peridiniopsis niei）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。

关键词：支持向量机、甲藻水华、草街水库、倪氏拟多甲藻

分类号：TP3;TP1

资助基金：重庆市环境保护局环保科技项目环科字2012第02号;重庆市基本科研业务费计划项目2013cstc-jbky-01604

在线出版日期：2015-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：38-43