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《甘肃农业大学》 2011年
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支持向量机及其在区域水资源可持续利用中的应用

徐纬芳  
【摘要】:水资源可持续利用是区域经济社会可持续发展的基础和核心。水资源可持续利用评价和承载力预测作为水资源可持续利用的两项重要内容,其目的是准确反映水资源开发利用状况,预测水资源未来的发展趋势。目前在进行水资源可持续利用评价和承载力预测时,存在的主要问题是没有一个被大家公认通用的具有可比性的数学模型。各部门在进行评价与预测时,选用数学模型的任意性很大。传统方法虽然在实际应用中占据主导地位,但它们也存在着许多不足之处。 支持向量机是近年来兴起的一种新型算法,是复杂非线性科学和人工智能科学的研究前沿,由于其突出的分类与回归性能,逐渐在许多领域展开了广泛的应用与研究。本文试图在总结前人已有的一些工作基础上深入研究该方法在水资源可持续利用特别是水资源可持续利用评价与承载力预测中的应用。同时提出一种基于混合蛙跳算法的参数优化方法,提高了模型的精度。主要研究内容如下: (1)对目前水资源可持续利用评价与承载力预测的研究方法做了简要的总结。考虑到这些方法存在着不足进而引出支持向量机算法,简单回顾了支持向量机算法的发展历程、研究现状,然后总结了该算法存在的优点与缺点。 (2)概述了支持向量机的理论基础:机器学习和统计学习理论,详细论述了支持向量机的最优分类面、分类算法和回归算法,有利于深入了解支持向量机。 (3)核函数类型及其参数是影响支持向量机性能的重要因素。但是支持向量机对核函数类型并不敏感,因此核参数成为研究的关键因素,在介绍了几种常见核参数优化方法的基础上,提出了一种基于混合蛙跳算法的参数优化方法。 (4)运用支持向量机的分类和回归算法分别建立了水资源可持续利用评价模型与水资源承载力预测模型。由于影响因素较多,考虑采用粗糙集理论进行属性约简,提取主要因素,去除不相关的信息,减少了工作量。利用基于混合蛙跳算法的参数优化方法选取最优的参数组合,提高模型的精度。 (5)水资源是制约民勤绿洲发展的主要因素。经过数据与资料搜集,将两种模型在民勤绿洲进行了实例应用,获取了当前水资源可持续利用的程度、水资源承载力现状等许多重要信息,为民勤绿洲未来社会经济的发展提供了依据。 最后,对全文进行了全面总结,并对本文工作中存在的问题及有待进一步研究的内容进行归纳和展望。
【学位授予单位】:甘肃农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:S273

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 马雪倩;黑龙江省水资源可持续利用评价研究[D];东北农业大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 戴天晟;孙绍荣;赵文会;顾宝炎;;区域水资源可持续利用评价的FAHP-PP模型[J];长江流域资源与环境;2009年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 李治伟;支持向量机及其在纹理分类中的应用[D];汕头大学;2008年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 陈召彬;;供应链管理下建设项目供应商选择的物元-AHP决策方法[J];安徽建筑;2011年06期
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6 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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8 王印松;冯康;;主汽温调节系统性能评价的粗糙集实现方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 方炜炜;杨炳儒;彭珍;;一种基于粗糙集的启发式属性归约的新算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 戎丽丽;水权质量与水资源经济效率研究[D];山东农业大学;2010年
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3 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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8 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
10 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 魏合义;三峡库区森林生态承载力的区域分异研究[D];华中农业大学;2010年
3 范红朴;IT行业员工离职预警问题研究[D];华中农业大学;2010年
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5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
7 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
8 杨新忠;基于案例的地理时空过程表达模型研究[D];山东科技大学;2010年
9 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
10 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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6 温淑瑶,马占青,周之豪,马毅杰;层次分析法在区域湖泊水资源可持续发展评价中的应用[J];长江流域资源与环境;2000年02期
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 杨先野;模糊神经网络模型及其在水土资源中的应用[D];东北农业大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张戈平;城市水资源承载力评价指标体系研究[D];东北农业大学;2003年
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5 李劼;基于核函数的人脸检测研究[D];四川大学;2004年
6 向凌;梯级水电站优化运行的算法及应用研究[D];华中科技大学;2004年
7 杨铁建;基于支持向量机的数据挖掘技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
8 边博;宁夏石嘴山市地下水水质预测及评价模型研究[D];西安理工大学;2005年
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10 赵彦红;河北省水环境现状及水环境承载力研究[D];河北师范大学;2005年
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7 田有文,张长水,李成华;支持向量机在植物病斑形状识别中的应用研究[J];农业工程学报;2004年03期
8 杨绍锷;黄元仿;;基于支持向量机的土壤水力学参数预测[J];农业工程学报;2007年07期
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