基于PSO-SVM模型的黑龙江省水资源承载力评价

摘要：

水资源问题已经成为令世界苦恼的全球性危机问题.随着当今社会经济的高速发展、人口剧增、现代化以及城市化的进程不断加快,各行业用水的需求量逐渐升高,水资源短缺、水资源浪费等问题日益严峻.黑龙江省是中国重要的工业基地、产粮大省,随着经济社会的快速发展,水资源供需矛盾日益凸显,虽然已采取多项措施对水资源进行保护,但水资源开发利用形势依然严峻.针对以上问题,建立了粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)模型对黑龙江省水资源承载力进行评价,结合黑龙江省实际情况建立评价指标体系、指标分级标准,对黑龙江省2020 年13 个地市水资源承载力进行评价,为日后水资源开发利用作出参考,对支持向量机在水资源方面的应用推广起到一定的意义,并且PSO-SVM模型补充了多因素综合评价相关理论.

关键词：水资源承载力、粒子群算法、支持向量机、黑龙江

所属期刊栏目：44

分类号：TV211.1

资助基金：国家科技支撑计划2014BAD12B01-03

在线出版日期：2023-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：51-60,68