基于支持向量机的水资源安全评价

摘要：

支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样本、非线性分类及回归问题。根据水资源安全的内涵,筛选出具有代表性的指标,组成水资源安全评价指标体系。建立了基于支持向量机的水资源安全评价模型,将安全标准划分为良好、安全、临界、不安全、危险5个等级。根据水资源安全评价标准及所属评价等级值,随机生成样本集,180个样本作为训练样本,构造了5个两类支持向量分类器,20个样本作为检验样本,检验样本分类全部正确。将模型应用于山西省11个城市的水资源安全评价,结果表明,该方法是有效、可行的。

关键词：统计学习理论、支持向量机、模式分类、水资源安全

所属期刊栏目：20

分类号：TV213.4

资助基金：教育部国家外国专家局111创新引智计划B08039;全球环境基金GEFMWR-9-2-1

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：167-171