Method to predict key factors affecting lake eutrophication - A new approach based on Support Vector Regression model

Xu Yunfeng; Ma Chunzi; Liu Qiang; Xi Beidou; Qian Guangren; Zhang Dayi; Huo Shouliang

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Method to predict key factors affecting lake eutrophication - A new approach based on Support Vector Regression model

机译：预测湖泊富营养化关键因素的方法-基于支持向量回归模型的新方法。

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Developing quantitative relationship between environmental factors and eutrophic indices: chlorophylla (Chl-a), total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP), is highly desired for lake management to prevent eutrophication. In this paper, Support Vector Regression model (SVR) was introduced to fulfill this purpose and the obtained result was compared with previous developed model, back propagation artificial neural network (BP-ANN). Results indicate SVR is more effective for the predication of Chl-a, TN and TP concentrations with less mean relative error (MRE) compared with BP-ANN. The optimal kernel function of SVR model was identified as RBF function. With optimized C and epsilon obtained in training process, SVR could successfully predict Chl-a, TN and TP concentrations in Chaohu lake based on other environmental factors observation. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.

机译：在湖泊管理中防止富营养化非常需要环境因素与富营养化指数之间的定量关系：叶绿素（Chl-a），总氮（TN）和总磷（TP）。本文介绍了支持向量回归模型（SVR）来实现这一目的，并将获得的结果与先前开发的模型，反向传播人工神经网络（BP-ANN）进行了比较。结果表明，与BP-ANN相比，SVR更有效地预测Chl-a，TN和TP浓度，平均相对误差（MRE）较小。将SVR模型的最佳核函数确定为RBF函数。通过在训练过程中获得优化的C和ε，SVR可以基于其他环境因素观察成功预测巢湖中Chl-a，TN和TP的浓度。（C）2015 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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来源
《International Biodeterioration & Biodegradation》 |2015年第null期|共8页
作者
Xu Yunfeng; Ma Chunzi; Liu Qiang; Xi Beidou; Qian Guangren; Zhang Dayi; Huo Shouliang;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类微生物学;
关键词
Support vector regression; Chlorophyll-a; Total nitrogen; Total phosphorus; Environmental factors;

机译：支持向量回归;叶绿素a;总氮;总磷;环境因素;

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