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基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法研究
被引量：
10
1
作者
王志涛
苏经宇
+1 位作者
王威
邢涛
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期119-123,共5页
为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响因素总结与分析的基础上,构建供水管网安全性评价的指标因素集与评价模型,通过对有限的经验数据的学习,建...
为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响因素总结与分析的基础上,构建供水管网安全性评价的指标因素集与评价模型,通过对有限的经验数据的学习,建立供水管网安全性与其影响因素之间的非线性关系。运用该模型进行实例仿真模拟,通过与实际安全等级及BP神经网络模型预测安全等级之间的对比表明:基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法具有较高的精度,正确分类率可以达到83.33%。
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关键词
供水管网
供水安全
安全评价
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
人工神经网络(ANN)
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题名
基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法研究
被引量：
10
1
作者
王志涛
苏经宇
王威
邢涛
机构
北京
工业大学
北京
城市
与
工程
安全
减灾
中心
北京
工业大学建筑与
城市
规划学院
北京市城市系统工程研究中心公共安全重点实验室
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期119-123,共5页
基金
国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAJ04A03)
北京城市系统工程研究中心综合风险评估实验室建设项目(PXM20091782150893471216)
北京工业大学博士科研启动基金资助(X0066001201101)
文摘
为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响因素总结与分析的基础上,构建供水管网安全性评价的指标因素集与评价模型,通过对有限的经验数据的学习,建立供水管网安全性与其影响因素之间的非线性关系。运用该模型进行实例仿真模拟,通过与实际安全等级及BP神经网络模型预测安全等级之间的对比表明:基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法具有较高的精度,正确分类率可以达到83.33%。
关键词
供水管网
供水安全
安全评价
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
人工神经网络(ANN)
Keywords
water distribution networks
water-supply safety
safety evaluation
least squares support vector machines（LS-SVM）
artificial neural networks（ANN）
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法研究
王志涛
苏经宇
王威
邢涛
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
10
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