【摘 要】
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为了更好地模拟和认知渤海湾富营养化的复杂行为,通过研究遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的结合形式,即参数寻优和特征选择,以渤海湾水质实测资料为依据,叶绿素a的质量浓度为输出
【机 构】
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天津大学环境科学与工程学院,天津大学机械工程学院
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为了更好地模拟和认知渤海湾富营养化的复杂行为,通过研究遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的结合形式,即参数寻优和特征选择,以渤海湾水质实测资料为依据,叶绿素a的质量浓度为输出,建立了GA-SVM的富营养化模型.无特征选择时,用遗传算法对支持向量机的参数（惩罚参数和核参数）进行自适应地优选,预测模型的均方误差可达到1.831μg/L,具有较好的认知、泛化能力.再利用遗传算法二进制编码及启发式寻优的优点,对所建模型的输入空间进行特征选择,提取出代表性的特征变量：DO%、pH值、水温、COD、盐度以及氨氮.
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