【摘 要】
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水质评价是多变量的非线性系统，支持向量机以统计学习理论为基础，采用结构风险最小化准则，将学习问题转化为一个凸二次规划问题，能够得到全局最优解，适用于解决小样本、非线性
【机 构】
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浙江工业大学建筑工程学院,浙江杭州310032
【出 处】
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2009年GEF海河流域水资源与水环境综合管理项目国际研讨会
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水质评价是多变量的非线性系统，支持向量机以统计学习理论为基础，采用结构风险最小化准则，将学习问题转化为一个凸二次规划问题，能够得到全局最优解，适用于解决小样本、非线性分类及回归问题。将支持向量机用于水质评价，建立了基于支持向量机的多指标地下水水质评价模型，根据地下水水质评价标准，将水质划分为5个等级，选择8个评价因子，随机生成样本集，对模型进行学习训练，检验样本分类全部正确。将模型应用于海河流域阳泉市娘子关泉域岩溶地下水监测样本评价，模型运算得到水质评价所属等级，结果表明该方法能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系，预测精度高，是有效、可行的一种评价方法。
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