最小二乘支持向量机在水质综合评价中的应用

江田汉在《基于最小二乘支持向量机的水质综合评价模型》一文中探讨了如何解决线性不可分的多类水质综合评价问题。传统的水质评价方法，如模糊综合评价法、神经网络等，可能存在主观因素影响大、结构复杂且泛化能力不足等问题。文章提出了一种创新的解决方案，即利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）技术。 LS-SVM的核心思想是非线性映射，通过对水质评价指标组成的输入空间进行高维特征空间的转换，将原本线性不可分的问题转化为在高维空间中线性可分的问题。这种方法避免了人为设定效用函数和权重，减少了主观因素的影响，有助于揭示水质指标与水质级别之间的复杂非线性关系。 在研究过程中，作者首先按照水环境质量分类标准随机均匀内插生成训练样本和检验样本，确保数据的代表性和可靠性。接着，通过最小二乘支持向量机的学习算法，构建了一个针对水质综合评价的新模型。这个模型经过严格的训练和验证，结果显示其能够给出相对客观和科学的评价结果，具有较高的实用价值。 江田汉的研究不仅适用于地下水水质的综合评价，也具有广泛的环境质量评价领域的应用潜力。与传统的评价方法相比，最小二乘支持向量机方法在处理水质复杂性方面具有明显的优势，为环境规划与管理提供了更为精确的工具。因此，这一研究对于提高水质评价的科学性和准确性，推动环保工作的进步具有重要意义。