文献类型：期刊文章

作　　者：魏晶茹[1] 马瑜[1] 白冰[1] 任贵召[1] 贺青[1]

机构地区：[1]宁夏大学研究生院,宁夏银川750021

出　　处：《环境监测管理与技术》

基　　金：宁夏回族自治区环境保护厅科技攻关基金资助项目(2012005);宁夏大学研究生创新基金资助项目(GTP201605)

年　　份：2016

卷　　号：28

期　　号：4

起止页码：53-56

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。

关 键 词：支持向量机  粒子群 环境监测数据 异常检测 缺失补全  参数优化

分 类 号：X830.3]