PSO-SVM模型在黑龍江省水資源承載力評價中的應用

摘要： 針對水資源承載力評價預測涉及多因素綜合指標的問題，采取粒子群算法對支持向量機模型中影響較大的訓練參數(shù)懲罰因子C和核參數(shù)σ進行優(yōu)化，建立了基于PSO-SVM的水資源承載力預測模型，根據指標等級標準構造訓練集數(shù)據，對黑龍江省2017年水資源承載力進行評價。結果表明，黑龍江省2017年水資源承載力指數(shù)位于0.423 4～0.709 2之間，部分地區(qū)水資源承載力處于Ⅱ級，承載能力較弱，...