| 基于小波变换和支持向量机的水质预测 |
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| 引用本文： | 梁坚,何通能.基于小波变换和支持向量机的水质预测[J].计算机应用与软件,2011,28(2). |
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| 作者姓名： | 梁坚 何通能 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学信息工程学院,浙江,杭州,310023 |
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| 基金项目： | 浙江省重大科技专项(2008C13017-2) |
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| 摘 要： | 提出基于小波变换和支持向量机的水质预测模型。该模型运用小波变换得到水质时间序列在不同尺度下的变化特性,并用改进后的粒子群算法优化回归支持向量机的三个参数,提高了模型预测精度。运用该模型对王江泾自动监测站测得的溶解氧浓度进行了1步预测及2步预测,10组测试样本最高MAPE为4.54%,并用基于BP神经网络的预测结果进行了比较。结果表明,该模型性能良好、预测精度高、简便易行,比基于BP神经网络的模型具有更好的预测效果,为水质预测提供了一种有效的方法。
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| 关 键 词： | 水质预测 小波分析 支持向量机 粒子群算法 混沌 参数优化 |
WATER QUALITY PREDICTION BASED ON WAVELET ANALYSIS AND SUPPORT VECTOR MACHINE |
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| Liang Jian,He Tongneng.WATER QUALITY PREDICTION BASED ON WAVELET ANALYSIS AND SUPPORT VECTOR MACHINE[J].Computer Applications and Software,2011,28(2). |
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| Authors: | Liang Jian He Tongneng |
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| Affiliation: | Liang Jian He Tongneng(College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,Zhejiang,China) |
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| Abstract: | The paper proposes a prediction model of water quality based on wavelet transform and support vector machine(SVM).It uses wavelet to obtain characteristics of water quality time-series at different scales,also uses improved particle swarm optimization(PSO) to optimise three parameters of regressive SVM,which improves the prediction accuracy.The model is applied to 1-step and 2-step predictions of dissolved oxygen concentration measured at Wangjiangjing automatic monitoring station.The maximum MAPE of 10-gro... |
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| Keywords: | Water quality prediction Wavelet analysis SVM PSO Chaos Parameters optimization |
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