典型文献
基于组合赋权的TOPSIS模型与机器学习算法对山东某地区水质等级评估分析
文献摘要：
为高效评估水质等级,缓解水体污染,以山东省某地区在2020年6-9月的水质监测数据为依据,建立基于组合赋权的TOPSIS模型,该模型旨在传统TOPSIS模型的基础上引入主客观赋权理念,为更真实准确地评估水质等级提供了科学依据.水质等级评估结果为:Ⅰ类水5个,Ⅱ类水46个,Ⅲ类水264个,Ⅳ类水399个,Ⅴ类水196个,总体分布较为均匀,符合正常情况.同时利用支持向量机模型,对水质等级评估结果进行交叉验证.结果表明,验证准确率为94.6％,进一步佐证该方法具有较高的适用性.
文献关键词：
机器学习;水质评价;层次分析法;TOPSIS模型;熵权法;山东地区
中图分类号：
作者姓名：
李百慧;李般若;季书一;邢凌凯;郑力高;黄品天
作者机构：
河海大学 农业与工程学院,南京 210000;河海大学 土木与交通学院,南京 210000;河海大学 计算机与信息学院,南京 210000;河海大学 水利水电学院,南京 210000
文献出处：
引用格式：
[1]李百慧;李般若;季书一;邢凌凯;郑力高;黄品天-.基于组合赋权的TOPSIS模型与机器学习算法对山东某地区水质等级评估分析)[J].水利科技与经济,2022(04):80-84
A类：
B类：
组合赋权,TOPSIS,机器学习算法,某地区,等级评估,评估分析,水体污染,水质监测,入主,主客观赋权,赋权理念,支持向量机模型,交叉验证,佐证,水质评价,山东地区
AB值：
0.330726
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