基于SVM与贝叶斯网络的乡村污水态势预测模型OA
针对乡村污水治理的数据稀疏性、多源参数耦合及动态不确定性等难题,该文提出一种支持向量机(SVM)与贝叶斯网络协同的混合预测模型.通过SVM对污水类别进行高精度分类,结合贝叶斯网络对多因素交互影响进行概率推断,构建污水动态态势预测框架,为乡村水环境风险预警与精准治理提供方法支持.
Aiming at the challenges of data sparsity,multi-source parameter coupling,and dynamic uncertainties in rural sewage management,this paper proposes a hybrid predictive model synergizing Support Vector Machine(SVM)and Bayesian Network.The model employs SVM to achieve high-precision classification of sewage contamination categories,and integrates Bayesian Network for probabilistic inference on multi-factor interactions,thereby constructing a dynamic situation prediction framework of sewage,which provides method support for rural water environment risk early warning and precise treatment.
王宇;胡瀜桓;徐嘉;林家豪;谭欣;罗超良
湖南工业大学,湖南 株洲 412007湖南工业大学,湖南 株洲 412007湖南工业大学,湖南 株洲 412007湖南工业大学,湖南 株洲 412007湖南工业大学,湖南 株洲 412007湖南工业大学,湖南 株洲 412007
资源环境
污水态势预测支持向量机贝叶斯网络概率推理多源数据融合
sewage situation predictionsupport vector machine(SVM)Bayesian networkprobabilistic inferencemulti-source data fusion
《科技创新与应用》 2026 (4)
53-57,5
国家级大学生创新创业训练计划项目(S202411535046)湖南省大学生创新创业训练计划项目(3661)
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