孙英军

(浙江省水文管理中心，浙江 杭州 310000)

1 概 述

工业废水与生活废水存在乱排放现象，使水体污染越来越严重，进而使水中氮、磷等物质含量超标[1]。目前，各城市地下水达标率较低，地下水水质严重污染已成为制约现代化与城镇化建设的重要因素，且水污染破坏了生态环境，对人们生活与身体康健造成影响。地下水作为人类用水主要来源之一，对其水质进行监测已成为重点研究课题[2]。基于此，亟须提出可靠的地下水水质参数监测技术。为此，提出基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术。

2 技术概况

超球支持向量机每类样本只在训练本类模型时用到一次，适合并行运算。基本思想是由两分类问题扩展到多分类，对每一类样本构造出一个最小超球。超球支持向量机模型构建步骤如下：

a.利用主成分分析方法采集地下水水质数据。

b.建立样本指标体系，并选定训练集与测试集。

c.初始化种群位置与速度，计算适应度值。

d.根据粒子速度、位置及学习因子更新惯性权重。

e.如果满足终止条件则终止，得到最优参数C(惩罚因子)与σ(核参数)，基于最优参数对超球支持向量机进行训练，通过超球支持向量机对水质进行分级。

结合支持向量机回归问题对超球进行改进，生成包括所有样本点的最小超球：

其中

式中R——超球半径；

ξi——松弛变量；

C——惩罚因子；

a——超球球心。

超球支持向量机算法流程如下：

a.使用初始训练集Xa训练SVM。

b.生成超球。

c.数据集中任意一点xi到超平面f(x)±ε的距离公式为