【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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.
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