基于支持向量机的环境数据分析与处理

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1、中图分类号Q2窆UDC510硕士学位论文学校代码lQ533密级公珏基于支持向量机的环境数据分析与处理EnvironmentDataAnalysisandProcessingBasedonSupportVectorMachine作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：副指导教师：吴蕾应用数学支持向量机数学与统计学院侯木舟副教授论文答辩日期塑I玉丝!!兰答辩委员会主席工茎查至擢中南大学2013年4月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写

2、过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：兰壹日期：丛年上月坐日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。n节作者签名：兰!蜇导师签名j丞垄：笠日期：土巫一年旦月旦

3、日硕士学位论文摘要基于支持向量机的环境数据分析与处理摘要：本文采用基于统计学原理的支持向量机理论，以长株潭地区的土壤为背景，分析了土壤中所含重金属元素与PH值的关系，建立了可预测土壤中重金属含量变化的数学模型，研究和设计了模型的求解算法，并基于matlab编程求解，根据计算结果，分析长株潭地区土壤中重金属含量与PH值的关系，同时与用回归分析模型和BP神经网络模型预测的结果进行了比较分析。本文的主要工作和创新点如下：(1)简要介绍了课题的背景一土壤环境现状，以及现今土壤污染面临的严峻形势，回顾了支持向量机的基本理论、模型、算法及相关知识。(2)利用目前应用比较广泛的多元回归分

4、析法和BP神经网络方法，分析了长株潭地区土壤污染现状。从多元回归分析法看出土壤中的重金属含量与PH值存在一定的线性关系，而BP神经网络则提供了预测模型。(3)以支持向量机理论为基础，研究分析了样本提供的数据，建立数学模型。研究与设计相应的求解算法，编程求解模型，预测重金属的变化趋势，并与多元回归分析、BP神经网络所得到的预测结果进行比较分析，发现支持向量机运算出的结果误差最小，模型的泛化性能更好，算法的复杂度更小。(4)最后简单地总结全文的工作，指出了目前工作上还存在的一些不足和下一步研究的方向。关键词：重金属元素；多元回归分析；BP神经网络；支持向量机分类号：029硕士学

5、位论文EnvironmentDataAnalysisandProcessingBasedonSupportVectorMachineAbstract：Inthisthesis，basedonthestatisticalprinciples，toChangsha，ZhuzhouandXiangtanregion’Ssoilasthebackground，itusesthesupportvectormachinealgorithmtoanalysistherelationshipbetweentheheavymetalelementsandPHvalueinthesoil，es

6、tablishamathematicalmodelthatitCanpredictthechangeofthecontentofheavymetalsinthesoilanddesignthemodel’Ssolutionalgorithm，basedonmatlabprogrammingsolution，accordingtothecalculationresultstoanalyzetherelationshipbetweentheheavymetalcontentandpHvalueinthesoilandcomparewiththeresultsbytheregre

7、ssionanalysismodelandBPneuralnetworkmodel．Themainworkandinnovationofthisarticlealeasfollows：(1)Thethesisbrieflyintroducethebackgroundofthissubject-thestateofsoilenvironmentandtheseveresituationofthesoilpollutioninthemodem，reviewsupportvectormachine’Sbasictheor