多参数水质趋势预测技术是水环境管理与调控的重要手段之一,本研究提出一种将改进的麻雀搜索算法(ISSA)与支持向量回归机(SVR)相结合的具有更好预测性能的水质预测模型。针对麻雀搜索算法(SSA)种群多样性低、易陷入局部最优的问题,提出ISSA,通过引入Skew-Tent映射来增加初始种群多样性,利用自适应淘汰机制帮助算法跳出局部最优。利用ISSA对SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g进行最优值选取,使得模型具有更好的预测精度和泛化性能。通过实际养殖水质数据进行水质预测实验,将ISSA-SVR水质预测模型与BP神经网络、SVR模型及其他混合模型的性能进行了比较。实验结果表明,ISSA-SVR模型的预测精度明显高于其他模型,达到99.2%;均方差(MSE)为0.013,比SVR模型降低了79.37%,比SSA-SVR模型降低了75%;判定系数(R2)为0.98,比SVR模型提高了5.38%,比SSA-SVR模型提高了7.57%,表明ISSA-SVR水质预测模型在水体管理领域具有一定的工程应用价值。
ANOVA 方差分析 AIC 赤池信息准则 ATSDR 有毒物质与疾病登记署 BCTD 生物分子与计算毒理学部 BMD 基准剂量 BMD(L) 指 BMD 和/或 BMDL BMDL 基准剂量置信下限 BMDS 基准剂量建模软件 BMDU 基准剂量置信上限 BMR 基准响应 BOSC EPA 科学顾问委员会 CASRN 化学文摘服务注册号 CCCB 计算化学与化学信息学分会 CCED 化学特性与暴露分会 CCTE 计算毒理学与暴露中心 CDx 伴随诊断 CPAD 化学与污染物评估分会 CPHEA 公共卫生与环境评估中心 CPM 每百万计数 CTBB 计算毒理学与生物信息学分会 DNTP 美国国家毒理学计划分会环境健康科学研究所 DTT 国家环境健康科学研究所转化毒理学部,前身为国家毒理学计划部 (DNTP) DWS 饮用水标准 EPA 美国环境保护署 ECHA 欧洲化学品管理局 ENBS 采样的预期净效益 ETAP EPA 转录组评估产品 ETTB 实验毒代动力学和毒理动力学分部 FC 倍数变化 FDA 美国食品药品管理局 FDR 错误发现率 FIFRA 联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案 GO 基因本体 ID 标识符 IRIS EPA 综合风险信息系统 KOW 正辛醇/水分配系数 LOAEL 最低可观察不良反应水平 MAQC 微阵列质量联盟 MRL 最低风险水平 mRNA 信使核糖核酸 (RNA) MSD 均方差 MAD 中位数绝对偏差 NAM 新方法 NASEM 美国国家科学、工程、和医学 NGS 下一代测序 NIEHS 国家环境健康科学研究所