本文關鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡與多分類支持向量機的水質識別與分類

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【摘要】：介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡與多分類支持向量機等分類模型的基本原理,并基于這兩種方法對水質識別與分類的準確度進行實例比較研究,隨機抽取了南昌市內(nèi)2010—2013年水域水質的300組數(shù)據(jù)為樣本,選取了pH,氨氮,Cl-,SO2-3,總硬度,硝酸鹽氮為評價的主要特征。通過把訓練后的模型在測試集中進行的檢驗對得到的模型進行評估,表明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡和多分類支持向量機均可以較好地解決水質識別與分類過程中存在的復雜性,多變量,非線性等問題,相比較而言多分類支持向量機有較強的魯棒性,預測結果更為精確穩(wěn)定,將其應用到水質評價中具有一定的可行性。
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 水質分類 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 多分類支持向量機
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61663027)
【分類號】：X824;TP18
【正文快照】： 1引言1.1水質監(jiān)測的需求水資源是人類最重要的自然資源,是人類賴以生存和發(fā)展的基本條件,水資源的可持續(xù)利用,是社會、經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展極為重要的保證。近年來隨著水資源污染日益加重以及水資源短缺已嚴重制約了社會的發(fā)展,同時對自然環(huán)境以及人們的正常生活等方面都產(chǎn)生了很大

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本文編號：939373