An ecological risk assessment method based on multidimensional cloud model fuzzy support vector machine (multidimensional cloud model) is presented. The evaluation factor and evaluation criteria should be determined first, and multiple evaluation factors are considered as the multiple attributes of support vector machine samples, and the ecological risk is divided into multiple equal levels according to the evaluation criteria, and then the cloud model is determined according to the classification index. The type parameter is regarded as the product of the parameter K and entropy which obeys the normal distribution. Through the forward multidimensional normal cloud generator, the training samples with various attributes are produced and the samples are assigned to the specific grade, and the training sample set is generated. Secondly, the model setting and parameter optimization are carried out, and the Gauss function is selected. As a kernel function, the number of two classes of classifier is generated by one to one method, and then multiple classes of classifiers are combined. The optimal parameters C and sigma are determined by using the K folding cross test and grid method, and the training samples produced by the cloud generator are used to train the samples and establish the model. Finally, the model is used to classify the measured data of the area, and to determine the ecological risk grade of the area, so as to achieve the comprehensive ecological risk assessment under multiple factors. One
【技术实现步骤摘要】
基于多维云模型-模糊支持向量机的生态风险评价方法
本专利技术属于生态风险评价技术,具体涉及一种基于多维云模型-模糊支持向量机的生态风险评价方法。
技术介绍
经济的迅速增长使越来越多的人工合成化合物进入到生态系统中,可持续发展的要求也急需一个有效的方法体系对环境中化合物的风险进行评估。生态风险评价的概念从诞生自今不过短短20年,相关技术方法还不成熟,应用和实践都存在一定的问题,因此,改进生态风险评价方法,引进新方法加入评价体系,有着迫切的现实需求。由于评价系统的非线性特征,特别是在多指标决策问题上,大部分评价模型并没有很好地解决评价因子与评价等级之间的非线性关系,评价过程中须要对权重进行人为设计,不仅对结果的可靠性有所影响,而且降低了模型的普适性。支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)引入了松弛变量借此容忍噪声和离群点,顾全了更多的样本而不只是接近边界的训练样本,并用惩罚因子C刻画对正确分类以及泛化能力之间的取舍,使得分类的结果更加稳健。模糊支持向量机(Fussysupportvectormachine,FSVM)引入了隶属度函数si,以si事先对样本归属于某一类别的重要程度进行刻画,利用Csi以实现对不同样本赋予不同惩罚因子从而实现了对不同样本区别考虑最小约束条件的破坏程度和最大化间隔的权衡。si从模糊集理论而来,而在风险评价过程中不仅存在模糊性,随机性作为客观世界的普遍特征同样存在于风险评价中。云模型作为一个不确定性转换模型,考虑了客观世界中广泛存在的随机性和模糊性。目前还未有多维云模型与模糊支持向量机相结合应用于生态风险评价的方 ...
【技术保护点】
1.一种基于多维云模型‑模糊支持向量机的生态风险评价方法,其特征在于:
【技术特征摘要】
1.一种基于多维云模型-模糊支持向量机的生态风险评价方法,其特征在于:依次包括如下步骤:(1)根据评价对象的特征及属性,参考国内外评价指标,选取相应的评价标准以及评价因子;根据标准中的分级指标将风险从低到高分为共Y个等级,依次为I,II,III……,其中I级表示风险最低;(2)将Y个等级的评定视为n类分类问题,将选取的m个评价因子视为待评价样本的m维属性;(3)选取某一评价因子Xi,根据选定的评价标准,确定各级别对应的评价因子范围[Cmin,Cmax];将各分级指标阈值按情况最优到最劣排列,分别记为1,2,…j…Y;Xi为第j风险级别中任一评价因子,Cmin为第j-1分级指标阈值,Cmax为第j分级指标阈值;若j=0或j=Y,视为单边界限即缺省一边边界;重复以上内容,直到评价因子范围均已确定;(4)对于隶属于同一级别的m个评价因子,确定该级别云模型的3个数字特征,由正向多维正态云发生器或半云发生器生成该级别的训练样本及样本的...
【专利技术属性】
技术研发人员:王栋,倪玲玲,吴剑锋,王远坤,吴吉春,
申请(专利权)人:南京大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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