基于支持向量机的水资源承载能力研究

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	英文篇名：Research on water resources carrying capacity based on support vector machine 作者：娄洋 ; 李宣谕 ; 佟剑杰 ; 宿祺 英文作者：Lou Yang;Li Xuanyu; 关键词：水资源承载能力 ; 支持向量机 ; 评价模型 中文刊名：SLGH 英文刊名：Water Resources Planning and Design 机构：吉林省水利水电勘测设计研究院;大唐东北电力试验研究院有限公司; 出版日期：2018-08-03 08:57 出版单位：水利规划与设计 年：2018 期：No.179 基金：国家重点研发计划(2016YFC0401309) 语种：中文; 页：SLGH201809012 页数：5 CN：09 ISSN：11-5014/TV 分类号：43-47

摘要

将人工智能算法应用于水资源承载能力评价中,从水量要素角度分析,建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)水资源承载能力评价模型,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对相关参数进行寻优,通过PSO-SVM水资源承载能力评价模型对长春市水资源承载能力进行等级分类,针对分类结果提出有效的措施,为长春市可持续发展提供决策信息。
        

引文

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