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基于AWDO-SVR算法的石羊河流域生态系统健康评价
被引量:
2
1
作者
王文川
李磊
+2 位作者
郑野
徐冬梅
徐雷
《人民珠江》
2020年第8期103-110,共8页
针对流域生态系统健康评价问题,采用自适应风驱动优化(AWDO)算法和回归支持向量机(SVR)耦合算法对石羊河流域进行流域生态健康评价。针对支持向量机参数不易确定的问题,利用自适应风驱动优化算法寻找支持向量机的最优参数,提出基于AWDO-...
针对流域生态系统健康评价问题,采用自适应风驱动优化(AWDO)算法和回归支持向量机(SVR)耦合算法对石羊河流域进行流域生态健康评价。针对支持向量机参数不易确定的问题,利用自适应风驱动优化算法寻找支持向量机的最优参数,提出基于AWDO-SVR算法的评价模型。利用该模型运算速度快、简捷,不需要赋权的优势对石羊河流域水资源禀赋、水资源开发利用、社会经济功能3个方面共9个指标进行评价。结果显示石羊河上游生态健康程度为亚健康,中游为病态,下游为病态。其评价结果与可变集模型评价结果一致,说明AWDO-SVR算法能够较好地应用于流域生态系统健康评价。
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关键词
生态系统健康
生态系统健康评价
awdo
算法
SVR模型
石羊河流域
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题名
基于AWDO-SVR算法的石羊河流域生态系统健康评价
被引量:
2
1
作者
王文川
李磊
郑野
徐冬梅
徐雷
机构
华北水利水电大学水资源学院
华北水利水电大学外国语学院
出处
《人民珠江》
2020年第8期103-110,共8页
基金
河南省高校科技创新团队(18IRTSTHN009)
国家自然科学基金项目(51509088、51709108)。
文摘
针对流域生态系统健康评价问题,采用自适应风驱动优化(AWDO)算法和回归支持向量机(SVR)耦合算法对石羊河流域进行流域生态健康评价。针对支持向量机参数不易确定的问题,利用自适应风驱动优化算法寻找支持向量机的最优参数,提出基于AWDO-SVR算法的评价模型。利用该模型运算速度快、简捷,不需要赋权的优势对石羊河流域水资源禀赋、水资源开发利用、社会经济功能3个方面共9个指标进行评价。结果显示石羊河上游生态健康程度为亚健康,中游为病态,下游为病态。其评价结果与可变集模型评价结果一致,说明AWDO-SVR算法能够较好地应用于流域生态系统健康评价。
关键词
生态系统健康
生态系统健康评价
awdo
算法
SVR模型
石羊河流域
Keywords
ecosystem health
ecosystem health evaluation
adaptive
wind-driven
optimization
algorithm
(
awdo
)
support vector regression(SVR)
Shiyang River Basin
分类号
X171 [环境科学与工程—环境科学]
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被引量
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1
基于AWDO-SVR算法的石羊河流域生态系统健康评价
王文川
李磊
郑野
徐冬梅
徐雷
《人民珠江》
2020
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