文献类型：期刊文章

作　　者：陆文聪[1] 杨柳[2] 双菊荣[2] 陈旸[2] 陈念贻[1]

机构地区：[1]上海大学理学院化学系计算机化学研究室,上海200436 [2]广州市环境监测中心站,广州513300

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：国家自然科学基金和美国福特公司联合资助项目(9716214)

年　　份：2002

卷　　号：19

期　　号：6

起止页码：706-708

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法。本文旨在尝试将Vapnik提出的支持向量机算法用于环境保护领域。用支持向量回归算法总结了石城岛、王家岛附近赤潮发生与海水温度、溶解氧、盐度、总氮量、无机磷、浮游植物密度的对应关系。用支持向量回归算法求得赤潮爆发的数学模型。留一法结果表明:支持向量回归的预报误差比人工神经网络小。支持向量机方法可以成为研究赤潮发生机理、探索赤潮预报途径的一种工具。

关 键 词：密度建模  夜光藻 赤潮 数学模型  支持向量机算法 海洋污染 SVM SVC

分 类 号：X55] TP181]