应用贝叶斯网络模型评价象山港养殖区富营养化风险

被引：3

作者：

王建平 ^{[1
]}

滕丽华 ^{[2
]}

顾建明 ^{[3
]}

机构：

[1] 宁波市海洋与渔业研究院

[2] 浙江万里学院生物与环境学院

[3] 象山县新桥镇人民政府农办

来源：

浙江海洋学院学报(自然科学版) | 2010年 / 29卷 / 01期

关键词：

象山港; 富营养化; 贝叶斯网; 评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

S949 [];

学科分类号：

摘要：

为了真实、准确地反映象山港养殖区海域的富营养化状况,以2003-2007年,5年间的象山港养殖区水质监测资料为训练数据并结合有关研究结果,采用K2结构学习算法,构建了基于贝叶斯网络的象山港养殖区水质富营养化风险评价模型,通过该模型得到了各变量间的因果关系及其影响强度。结果表明,试验数据显示准确性为90.18%,Kappa指数为0.8770,以上证明该方法是有效可行的,预测结果表明象山港养殖区水环境富营养化程度日趋严重。

引用

页码：15 / 19+29 +29

页数：6

共 10 条

[1]

知识发现的图模型方法.[D].李刚.中国科学院软件研究所.2001, 01

[2]

象山港海域水质状况分析与污染防治对策.[J].罗益华;.污染防治技术.2008, 03

[3]

象山港海域水质状况分析与污染防治对策.[J].罗益华;.污染防治技术.2008, 03

[4] 基于预测关系的贝叶斯网络学习算法 [J].