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基于关联向量机回归的水质预测模型  
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【英文篇名】 Water quality prediction model based on relevance vector machine regression
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【作者】 笪英云; 汪晓东; 赵永刚; 蒋敏兰; 叶美盈;
【英文作者】 DA Yingyun; WANG Xiaodong; ZHAO Yonggang; JIANG Minlan; YE Meiying; College of Mathematics Physics and Information Engineering; Zhejiang Normal University; Environmental Monitoring Center of Jiangsu Province;
【作者单位】 浙江师范大学数理与信息工程学院; 江苏省环境监测中心;
【文献出处】 环境科学学报 , Acta Scientiae Circumstantiae, 编辑部邮箱 2015年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 水质指标; 预测模型; 关联向量机回归; 支持向量机回归;
【英文关键词】 water quality index; prediction model; relevance vector machine regression; support vector machine regression;
【摘要】 提出了一种基于关联向量机回归的水质时间序列预测模型,并以该模型对氢离子浓度指数(p H值)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH3-N)4种重要水质指标进行预测.首先采用国家环保部发布的四川攀枝花龙洞水质自动监测数据进行实验,对该模型的有效性进行了验证;然后将关联向量机回归预测模型与支持向量机回归预测模型进行比较.为了比较不同核函数的预测效果,实验中预测模型的核函数分别采用了线性函数和高斯函数.实验结果表明,关联向量机回归模型的预测效果不亚于支持向量机回归模型;且在给出预测值时,还能同时给出预测结果的可信程度.
【英文摘要】 Water quality time series prediction model based on a relevance vector machine regression is proposed,which is applied to predict the four important water quality indexes of p H value,DO,CODMnand NH3-N. The Panzhihua Cave automatic water quality monitoring data released by the Ministry of Environmental is used to validate the effectiveness of the relevance vector machine regression prediction model,and then compared with the support vector machine regression prediction model. The linear and gaussian functio...
【基金】 国家自然科学基金(No.51305407)~~
【更新日期】 2015-11-23
【分类号】 X832
【正文快照】 1引言(Introduction)根据水质监测历史数据,建立水质预测模型,准确地预测水体中污染物浓度随时间发展变化的趋势,是水环境管理和污染控制的基础工作.建立可靠的水质预测模型成为近年来水环境科学领域的研究热点之一.水环境系统是一个受到生物、化学、物理、人为等多种因素影响?

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