TY - JOUR ID - 10.18307/2015.0105 TI - 基于支持向量机分类的嘉陵江草街水库甲藻水华预警 AU - 刘朔孺 AU - 杨敏 AU - 张方辉 AU - 张晟 VL - 27 IS - 1 PB - 科学出版社 SP - 38 EP - 43 PY - JF - 湖泊科学 JA - UR - http://www.jlakes.org/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150105&flag=1 KW - 支持向量机;甲藻水华;草街水库;倪氏拟多甲藻 KW - Support vector machine;dinoflagellate bloom;Caojie Reservoir;Peridiniopsis niei AB - 嘉陵江草街水库自建成后2011-2013年连续3年发生甲藻水华现象,给当地经济发展和生态安全带来影响.根据2011年5月至2013年7月草街水库大坝上、下游8个断面的逐月调查数据,利用支持向量机在处理小样本问题、非线性分类问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机分类的草街水库甲藻水华预警模型.结果表明,利用本月理化数据和本月倪氏拟多甲藻(Peridiniopsis niei)密度数据建立的模型,对测试样本取得了80%以上的判别正确率,且对甲藻水华样本的判别正确率为100%.因此,支持向量机作为新兴的机器学习方法,可以为环境管理部门发布水华预警信息提供科学依据,并在环境保护领域具有广阔的应用前景. ER -