10.14188/j.1671-8836.2019.03.013
基于SVM土壤重金属污染评价的训练数据集构建
支持向量机(support vector machine,SVM)用于土壤重金属污染评价时,其训练数据集的构建对模型准确性影响重大.本文对依据土壤环境质量国家标准生成数据集的方法(国标法)进行改进,提出实际测量数据集生成方法(实测法),并在实测法样本中添加国标法样本扩大训练数据集,进一步提高模型分类准确率.结果 表明:对同一组实测样本进行分类,国标法模型准确率(53.33%)低于实测法模型准确率(75.56%);扩大后的数据集训练所得模型与实测法模型相比,分类60个实测样本时,准确率由88.33%提高至98.33%,分类45个实测样本时,准确率由75.56%提高至82.22%.
支持向量机、数据集构建、分类、土壤重金属
X825(环境质量分析与评价)
国家重点研发计划2016YFD0800902;湖北省创新群体滚动项目2015CFA021
2019-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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