【摘 要】
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为科学评价云南省近10年水安全状况,利用多策略布谷鸟搜索(MSCS)算法搜寻支持向量机(SVM)最佳学习参数,提出MSCS-SVM模型。首先选取6个典型测试函数对CMCS算法进行仿真验证,
【基金项目】
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云南省应用基础研究重点基金（2017FA022）, 院士工作站建设专项（2015IC013）, 云南省创新团队建设专项（YKRF2017-07-26）
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为科学评价云南省近10年水安全状况,利用多策略布谷鸟搜索(MSCS)算法搜寻支持向量机(SVM)最佳学习参数,提出MSCS-SVM模型。首先选取6个典型测试函数对CMCS算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索(CS)算法的仿真结果进行对比;其次基于国际上通用的水贫困指数构建区域水安全评价指标体系和分级标准,采用在分级标准阈值间随机内插和随机选取的方法构造训练样本及检验样本,以对MSCS-SVM模型进行训练及检验;最后利用MSCS-SVM模型对云南省近10年及2020年水安全状况进行评价分析。结果表明:MSCS算法寻优精度远优于CS算法,表现出较好的收敛速度、极值寻优能力和全局搜索性能。利用MSCS-SVM模型对云南省2006年水安全进行评价,结果为不安全,2007—2015年评价结果为临界,2020年评价结果为安全,近10年水安全评价结果随时间呈提升趋势,且提升趋势显著。
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