文件名称：论文研究-基于粗糙集融合支持向量机的水质预警模型.pdf
文件大小：1.11MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 13:06:35
论文研究
论文研究-基于粗糙集融合支持向量机的水质预警模型.pdf, 为解决因水质预警耦合因素多, 预警模式复杂以及信息不完整所引起的水质预警精度低问题, 提出了粗糙集融合支持向量机(RS-SVM)的水质预警模型. 首先采用粗糙集对14个初始预警指标进行属性约简, 去除冗余或干扰特征, 得到基于5个核心预警指标的数据集, 以此数据集对支持向量机进行训练优化, 构建RS-SVM水质预警模型. 运用该模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预警, 实证对比分析, 对于不同的警度级别, 预警精度都在91%以上, 与标准支持向量机和BP神经网络模型相比, 该模型不仅具有计算效率高、预警性能好, 且预警结果与实际情况比较吻合, 为集约化水产养殖水质预警提供了一种新思路.