陈 蓓，徐国伟，王文超，孙小妹，孙培冬，丁彦蕊

(1.无锡市滨湖区环境监测站，江苏 无锡 214072;2.江南大学物联网工程学院，江苏 无锡214122;3.江南大学化学与材料工程学院，江苏 无锡 214122)

·环境预警·

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

陈 蓓1，徐国伟1，王文超2，孙小妹2，孙培冬3，丁彦蕊2

(1.无锡市滨湖区环境监测站，江苏 无锡 214072;2.江南大学物联网工程学院，江苏 无锡214122;3.江南大学化学与材料工程学院，江苏 无锡 214122)

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象，将粒子群优化算法(PSO)与支持向量机算法(SVM)相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g，有利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g，分别以24，21，18，15，12，9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明，当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56，g=1.35，对应的预测率为:全局预测率92.59%，重度污染水质预测率88.89%，轻度污染水质预测率94.45%。因此，通过PSO和SVM混合算法，可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子，利用这些主要因子对水质进行预测预警，不但可以节省时间，而且可以得到精确的结果。

粒子群优化算法;支持向量机;水体水质;影响因子

自2001年以来，无锡市滨湖区环境监测站对流入太湖的多条河流进行了氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(CODMn)、总磷(TP)、石油类、镉(Cd)、铅(Pb)、砷(As)、溶解氧(DO)、汞(Hg)、硒(Se)、pH 值、水温、铜(Cu)、氟化物(F－)、硫化物、电导率、5日生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(CODCr)、锌(Zn)、挥发酚、氰化物(CN－)、六价铬(Cr6+)、阴离子表面活性剂(LAS)共计24个河流水质影响因子的检测。由于河流水体的水质状况是由上述多个水质指标组成的复杂系统，在众多的因子中，有的因子是影响水体水质的主要因子，有的因子之间存在错综复杂的关系。……