【摘 要】
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生态环境系统是一个自然--经济--社会复合生态系统,生态环境系统的演替和质量变化直接影响着人类自身的健康、安全和持续发展.因此,监测、预测人类生存环境的变化趋势,成为人
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生态环境系统是一个自然--经济--社会复合生态系统,生态环境系统的演替和质量变化直接影响着人类自身的健康、安全和持续发展.因此,监测、预测人类生存环境的变化趋势,成为人们共同关心的问题.论文在建立生态环境指标体系的基础上,将支持向量机方法应用于生态环境预警及环境指标预测,建立基于支持向量机的生态环境预警和指标预测模型.论文主要在生态环境预警方法上作了新的尝试,把生态环境预警问题转换成一个机器学习问题,使用了当前国际上机器学习领域中比较热门的统计学习理论和支持向量机方法.借鉴宏观经济预警理论,系统分析和总结生态环境的警情、警兆及警源,建立生态环境预警指标体系,并结合历史数据的分析,运用支持向量机方法中的顺序回归算法,通过特征选择减小输入空间维数,用最小化LOO(Leave-One-Out)误差方法选取参数,建立生态环境预警模型,进行生态环境预警.论文还将支持向量回归方法应用于环境监测指标--时间序列指标的预测,通过LOO(Leave-One-Out)过程进行参数选择,建立基于支持向量回归的时间序列预测模型;同时,与传统的时间序列分析模型进行对比,说明支持向量机方法具有较好的预测能力.
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