支持向量机算法用于夜光藻密度建模

支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法。本文旨在尝试将Vapnik提出的支持向量机算法用于环境保护领域。用支持向量回归算法总结了石城岛、王家岛附近赤潮发生与海水温度、溶解氧、盐度、总氮量、无机磷、浮游植物密度的对应关系。用支持向量回归算法求得赤潮爆发的数学模型。留一法结果表明:支持向量回归的预报误差比人工神经网络小。支持向量机方法可以成为研究赤潮发生机理、探索赤潮预报途径的一种工具。