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| 基于TS-SVM模型的水安全评价 | |
| 引用本文： | 汪嘉杨,王文圣,李祚泳,张碧.基于TS-SVM模型的水安全评价[J].水资源保护,2010,26(2):1-4. |
| 作者姓名： | 汪嘉杨 王文圣 李祚泳 张碧 |
| 作者单位： | 1. 成都信息工程学院,四川,成都,610041;四川大学水电学院,四川,成都,610065 2. 四川大学水电学院,四川,成都,610065 3. 成都信息工程学院,四川,成都,610041 |
| 基金项目： | 科技基础性工作专项项目，国家自然科学基金，成都信息工程学院科研基金 |
| 摘 要： | 核函数参数和误差惩罚因子的选择对支持向量机模型(SVM)的精度有较大影响。为充分发挥SVM的性能,提出基于禁忌搜索算法优化的支持向量机模型(TS-SVM)。将TS-SVM应用于山东省水安全指数计算,得到各个水安全利用方案的评价指数值和安全等级。对比分析表明,TS-SVM具有较强的学习能力,能给出合理的评价结果,是一种有效的评价模型。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 禁忌搜索算法 水安全评价 安全指数 |
| 修稿时间： | 2010/4/6 0:00:00 |
Water safety assessment based on TS-SVM model |
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| WANG Jia-yang,WANG Wen-sheng,LI Zuo-yong,ZHANG Bi.Water safety assessment based on TS-SVM model[J].Water Resources Protection,2010,26(2):1-4. | |
| Authors: | WANG Jia-yang WANG Wen-sheng LI Zuo-yong ZHANG Bi |
| Affiliation: | WANG Jia-yang1,2,WANG Wen-sheng2,LI Zuo-yong1,ZHANG Bi1(1.Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610041,China,2.School of Hydraulic Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China) |
| Abstract: | The selection of the kernel function parameter and error penalty factor affected the precision of the support vector machine(SVM) significantly.In order to give full play to the SVM model,a TS-SVM model in which parameters were optimized by a taboo search algorithm(TS) was proposed.By using this model to calculate the evaluation indexes of the water safety of Shandong Province,safety indexes and safety grades of every utilization project were obtained.The results show that the TS-SVM model,which has strong ... |
| Keywords: | support vector machine taboo search algorithm water safety assessment safety index |
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