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加西亚·尼托，P.J。;加西亚·冈萨洛（García-Gonzalo），E。;Sánchez Lasheras，F。;阿隆索·费尔南德斯（J.R.Alonso Fernández）。;Díaz Muñiz，C。

基于DE优化小波核SVR的混合技术用于La Barca水库藻类非典型增殖预测：案例研究。 （英语） Zbl 1423.92006年

J.计算。申请。数学。 366，文章ID 112417，19 p.（2020）.
小结：藻类的非典型增殖是富营养化的结果，这是导致水库和湖泊恶化的一种现象。它在过去几十年的增长迫使不同的政府在数学模型的帮助下采用不同的解决方案，包括预测和管理。本文提出了一种基于多尺度墨西哥帽小波作为支持向量回归（SVR）方法核函数和差分进化（DE）优化技术的水库富营养化模型。本方法意味着在训练过程中对SVR超参数进行优化。此外，为了进行比较，将另外五个具有不同核（线性、二次、立方、乙状和径向基函数）和随机森林（RF）的SVR模型调整为实验数据。除了成功预测非典型藻类生长（决定系数分别为0.88和0.93）外，此处显示的模型还可以确定改善藻类生长的每个生物和物理化学参数的重要性。最后，给出了本研究工作的主要结论。

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MSC公司：

2008年9月 生物问题的计算方法
92天40分 生态学

关键词：

支持向量回归（SVR）;小波核;差异演化（DE）;随机森林（RF）;水库富营养化预测;回归分析

软件：

伦敦银行支持向量机
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\textit{P.J.García-Nieto}等人，J.Comput。申请。数学。366，文章ID 112417，19 p.（2020；Zbl 1423.92006）
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参考文献：

[1] Grundy，R.D.，《人为富营养化控制策略》，环境。科学。技术。，5, 1184-1190 (1971)
[2] Smith，V.H.，《低氮磷比有利于蓝绿藻在浮游植物湖中的优势地位》，《科学》，第221、4611、669-671页（1983年）
[3] Reynolds，C.S.，《浮游植物生态学》（2006），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，纽约
[4] 亚历山德罗夫，M.H。；Bloesch，J.，《塔索湖的富营养化》，《罗马尼亚修复计划》，《环境》。科学。波卢特。R、 16、1、42-45（2009年）
[5] 薛，X。；Landis，A.，《食物消费模式的富营养化潜力》，《环境》。科学。技术。，44, 6450-6456 (2010)
[6] 阿尔瓦雷斯·科贝拉斯，M。；Arauzo，M.，《富营养化水库中浮游植物对不同时间尺度的响应》，Arch。水生生物。埃尔格布恩。Limnol.公司。，40, 69-80 (2006)
[7] Texeira，M.R。；Rosa，M.J.，《溶解气浮和常规沉淀去除铜绿微囊藻蓝藻细胞的比较：第一部分：关键操作条件》，9月《净化技术》。，52, 84-94 (2006)
[8] 刘，Y。；郭，H。；Yu，Y。；戴，Y。；Zhou，F.，作为流域管理工具的生态经济建模：中国邛海流域的案例研究，湖沼学，38，2，89-104（2008）
[9] Takaara，T。；萨诺，D。；马萨戈，Y。；Omura，T.，《铜绿微囊藻表面滞留有机物在饮用水处理中抑制聚氯化铝混凝》，《水资源研究》，44，3781-3786（2010）
[10] Gibson，G。；卡尔森，R。；辛普森，J。；Smelzer，E.，《营养标准技术指导手册：湖泊和水库》（EPA-822-B-00-001，美国环境保护局（USEPA），水办公室（2000））
[11] Karydis，M.，《基于指标的沿海水域富营养化评估：文献综述》，Glob。NEST J.，11，373-390（2009）
[12] Spatharis，S。；Tsirtsis，G.，《东地中海水框架指令实施中基于浮游植物的生态质量等级》，Ecol。印度。，10, 4, 840-847 (2010)
[13] 2000年23日欧洲议会和理事会第2000/60/EC号指令，建立水政策领域社区行动框架，卢森堡L-327。；欧洲议会和理事会2000年23日第2000/60/EC号指令，建立水政策领域的社区行动框架，L-327，卢森堡。
[14] Borja，A。；Dauer，D.M.，《评估河口和海岸系统的环境质量状况：比较方法和指数》，Ecol。印度。，8, 331-337 (2008)
[15] Hillebrand，H。；杜塞伦，C.-D。；Kirschtel，D。；美国波林格。；Zohary，T.，中上层和底栖微藻的生物量计算，J.Phycol。，35, 403-424 (1999)
[16] 王，S.R。；Jin，X.C。；Bu，Q.Y。；焦立新。；Wu，F.C.，溶解氧供应水平对湖泊沉积物磷释放的影响，胶体表面A，316，245-252（2008）
[17] Kitsiou，D。；Karydis，M.，《沿海海洋富营养化评估：数据分析综述》，环境。国际，37，778-801（2011）
[18] 卡尔森，K。；罗森伯格，R。；Bonsdorff，E.，《富营养化和缺氧对斯堪的纳维亚水域底栖动物的时空大规模影响——综述》，Oceanogr。3月生物。《年鉴》，第40卷，第427-489页（2002年）
[19] 夏尔帕，S.C.，《地表水水质建模》（1997），麦格劳-希尔：麦格劳–希尔纽约
[20] 迪亚斯·R·J。；Rosenberg，R.，《缺氧的环境和经济后果简介》，《水资源国际期刊》。Dev.，27，71-82（2011）
[21] 斯托恩·R·M。；Price，K.，《差分进化——连续空间上全局优化的一种简单有效的启发式算法》，J.global Optim。，11, 341-359 (1997) ·Zbl 0888.90135号
[22] 价格，K。；斯托恩·R·M。；Lampinen，J.A.，《差分进化：全局优化的实用方法》（2005），《施普林格：施普林格-柏林》·Zbl 1186.90004号
[23] Feoktistov，V.，《差异进化：寻找解决方案》（2006），Springer:Springer New York·Zbl 1136.90001号
[24] 罗卡，P。；Oliveri，G。；马萨，A.，应用于电磁学的差分演化，IEEE天线传播。，53, 1, 38-49 (2011)
[25] Mitchell，T.M.，《机器学习》（1997），McGraw-Hill公司：纽约McGraw-Hill公司·Zbl 0913.68167号
[26] Breiman，L.，《随机森林》，马赫。学习。，45，1，5-32（2001年）·Zbl 1007.68152号
[27] 哈斯蒂，T。；蒂布希拉尼，R。；Friedman，J.，《统计学习的要素》（2003），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约
[28] Schölkopf，B。；Smola，A.J。；威廉姆森，R。；Bartlett，P.，新支持向量算法，神经计算。，12, 5, 1207-1245 (2000)
[29] Hansen，T。；Wang，C.J.，基于支持向量的电池充电状态估计器，J.Power Sources，141，351-358（2005）
[30] 李，X。；罗德·D。；Zhang，Y。；Xie，Y.，使用支持向量机模型预测机动车碰撞，事故分析。上一篇。，40, 1611-1618 (2008)
[31] 斯坦瓦特，I。；Christmann，A.，支持向量机（2008），Springer:Springer New York·Zbl 1203.68171号
[32] 库尔卡尼，S。；Harman，G.，《统计学习理论入门》（2011年），威利出版社：威利纽约·Zbl 1231.68015号
[33] 埃伯哈特共和国。；Shi，Y。；Kennedy，J.，《Swarm Intelligence》（2001），摩根·考夫曼：摩根·考夫曼旧金山
[34] Clerc，M.，粒子群优化（2006），威利ISTE：威利ISTE伦敦，英国·Zbl 1130.90059号
[35] Olsson，A.E.，《粒子群优化：理论、技术和应用》（2011年），Nova Science出版社：纽约Nova科学出版社
[36] Simon，D.，《进化优化算法》（2013），威利出版社：威利纽约·Zbl 1280.68008号
[37] Yang，X.-S。；崔，Z。；Xiao，R。；甘多米，A.H。；Karamanoglu，M.，《群体智能和生物灵感计算：理论和应用》（2013），爱思唯尔：爱思唯尔伦敦
[38] García Nieto，P.J。；马丁内斯·托雷斯，J。；Araüjo Fernández，M。；Ordóñez Galán，C.，用于评估蓝桉造纸的支持向量机和神经网络，应用。数学。型号。，36, 12, 6137-6145 (2012) ·Zbl 1349.90857号
[39] Quej，V.H。；Almorox，J。；Arnaldo，J.A。；Saito，L.，ANFIS，SVM和ANN软计算技术，用于估算温暖亚湿润环境中的每日全球太阳辐射，J.Atmos。电磁阀错误。物理。，155, 62-70 (2017)
[40] 米纳尔，R。；Selvakumar，A.I.，支持向量机评估，具有最具影响输入参数的基于经验和人工神经网络的太阳辐射预测模型，更新。能源，121，324-343（2018）
[41] 苏亚雷斯·Sánchez，A。；García Nieto，P.J。；Riesgo Fernández，P。；del Coz Díaz，J.J。；Iglesias-Rodríguez，F.J.，基于SVM的回归模型在阿维利斯市区（西班牙）局部尺度空气质量研究中的应用，数学。计算。型号。，54, 5-6, 1453-1466 (2011)
[42] García Nieto，P.J。；康巴罗，E.F。；del Coz Díaz，J.J。；Montañes，E.，基于SVM的回归模型，用于研究奥维多市区（西班牙北部）局部范围的空气质量：案例研究，Appl。数学。计算。，219, 17, 8923-8937 (2013)
[43] García Nieto，P.J。；加西亚·冈萨洛，E。；阿隆索·费尔南德斯（J.R.Alonso Fernández）。；Díaz Muñiz，C.，基于PSO-SVM的Nalón河流域长期浊度预测混合方法：西班牙北部的案例研究，Ecol。工程，73，192-200（2014）
[44] Xu，X。；刘，Y。；刘，S。；Li，J.等人。；郭，G。；Smith，K.，使用机器学习方法通过传统水质传感器实时检测饮用再生水管交叉连接事件，J.Environ。管理。，238, 201-209 (2019)
[45] 费斯特，I。；斯特拉纳德，D。；Yang，X.-S。；Fister Jr，I.，《自然启发算法中的适应与杂交》（Fister，I.；Fister Jr，I.《计算智能中的适应和杂交》，第18卷（2015年），Springer:Springer New York），3-50
[46] 福克·G·E。；W.D.P.斯图尔特。；费伊，P。；Walsby，A.E.，《蓝绿色藻类》（1973），学术出版社：伦敦学术出版社
[47] 世界卫生组织，《饮用水质量准则：健康标准和其他辅助信息》，第2卷，日内瓦，世界卫生408组织，1998年。；世界卫生组织，《饮用水质量准则：健康标准和其他辅助信息》，第2卷，日内瓦，世界卫生408组织，1998年。
[48] 史密斯，M.J。；肖·G·R。；Eaglesham，G.K。；Ho，L。；Brookes，J.D.，《阐明影响饮用水源中圆柱状视紫红质生物降解的因素》，《环境》。毒物。，23, 413-421 (2008)
[49] Willame，R。；Jurckzak，T。；Iffly，J.F。；Kull，T。；梅里洛托，J。；霍夫曼，L.，《比利时和卢森堡肝毒性蓝藻水华的分布》，《水生生物学》，551，99-117（2005）
[50] 布伦马克，C。；Hansson，L.-A.，《湖泊和池塘生物学》（2005），牛津大学出版社：牛津大学出版社纽约
[51] Quesada，A。；莫雷诺，E。；卡拉斯科，D。；Paniagua，T。；沃默，L。；de Hoyos，C。；Sukenik，A.，《西班牙水库中无卵绿脓杆菌的毒性》，Eur.J.Phycol。，41, 39-45 (2006)
[52] 尼格罗，A.I。；de Hoyos，C。；Vega，J.C.，桑纳布里亚湖和瓦尔帕莱索水库（西班牙西北部）中的浮游植物结构和动力学，《水生生物》，424，25-37（2000）
[53] 美国公共卫生协会、美国水工程协会、水环境联合会，《水和废水检验标准方法》，第21期。APHA/AWWA/WEF，华盛顿，2005年。；美国公共卫生协会、美国水工程协会、水环境联合会，《水和废水检验标准方法》，第21期。APHA/AWWA/WEF，华盛顿，2005年。
[54] 法国，R.L。；Peters，R.H.，通过河岸森林砍伐减少空气中凋落物对湖泊代谢影响的预测模型，Conserve。生物学，9，6，1578-1586（1995）
[55] Nicholls，K.H。；Steedman，R.J。；Carey，E.C.，加拿大安大略西北部三个北方森林湖泊流域伐木后浮游植物群落的变化。J.鱼类。阿奎特。科学。，60, 43-54 (2003)
[56] Vapnik，V.，《统计学习理论的本质》（1999），Springer:Springer New York·Zbl 0928.68093号
[57] Smola，A.J。；Schölkopf，B.，《支持向量回归教程》，统计计算。，14, 3, 199-222 (2004)
[58] 北卡罗来纳州克里斯蒂亚尼尼。；Shawe-Taylor，J.，《支持向量机和其他基于内核的学习方法简介》（2000），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，纽约
[59] 肖-泰勒，J。；Cristianini，N.，《模式分析的核心方法》（2004），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，纽约
[60] 吴琼，基于小波支持向量机的预测模型，专家系统。申请。，36, 4, 7604-7610 (2009)
[61] Wei，C.-C.，小波核支持向量机预测技术：台风期间水位预测的案例研究，专家系统。申请。，39, 5189-5199 (2012)
[62] 张，L。；周，W。；Jiao，L.，小波支持向量机，IEEE Trans。系统。人类网络。B、 34，1，34-39（2004年）
[63] García Nieto，P.J。；加西亚·冈萨洛，E。；阿隆索·费尔南德斯（J.R.Alonso Fernández）。；Díaz Muñiz，C.，一种基于混合小波核SVM的方法，使用人工蜂群算法预测Trasona水库（西班牙北部）实验蓝藻浓度中的蓝藻毒素含量，J.Compute。申请。数学。，309, 587-602 (2017) ·Zbl 1404.92216号
[64] Daubechies，I.，《小波变换、时频定位和信号分析》，IEEE Trans。通知。理论，36961-1005（2009）·兹比尔0738.94004
[65] 张庆华。；Benveniste，A.，小波网络，IEEE Trans。神经网络。，3, 889-898 (1992)
[66] Chen，G.Y。；Xie，W.F.，基于SVM和双树复小波的模式识别，图像视觉。计算。，25, 960-966 (2007)
[67] 北卡罗来纳州金斯伯里。；Tay，D.B.H。；Palaniswami，M.，分类的多尺度核方法，（IEEE信号处理机器学习研讨会（2005）），43-48
[68] Dalwani，M.S.，《使用小波核的支持向量机在基于神经成像的模式中进行机器学习》（2017），科罗拉多大学，（博士论文）
[69] 布雷曼，L。；弗里德曼，J。；Olshen，R。；Stone，C.，《分类和回归树》（1984），沃兹沃斯和布鲁克斯：沃兹沃思和布鲁克斯蒙特雷，加利福尼亚州·Zbl 0541.62042号
[70] 罗德里格斯·加利亚诺（Rodriguez-Galiano，V.）。；Mendes，M.P。；Garcia-Soldado，M.J。；Chica-Olmo，M。；Ribeiro，L.，《使用随机森林和与内在和特定脆弱性相关的多源变量对地下水硝酸盐污染进行预测建模：农业环境中的案例研究》（西班牙南部），科学。Total Environ.公司。，476-477, 189-206 (2014)
[71] Wang，L。；周，X。；朱，X。；东，Z。；郭伟，利用随机森林回归算法和遥感数据估算小麦生物量，《作物杂志》，4，212-219（2016）
[72] Genuer，R。；波吉，J.-M。；Tuleau-Malot，C。；Villa-Vialaneix，N.，大数据随机森林，大数据研究，9，28-46（2017）
[73] 奥尔曼，E.S。；Rhodes，J.A.，《生物数学模型：导论》（2003），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社纽约
[74] 巴恩斯·D·J。；Chu，D.，《生物科学建模导论》（2010），Springer:Springer New York
[75] Wasserman，L.，《所有统计学：统计推断简明教程》（2003），Springer:Springer New York
[76] 弗里德曼，D。；Pisani，R。；Purves，R.，Statistics（2007），W.W.Norton&Company：W.W.Norton&Company New York·兹比尔1353.62003
[77] 皮卡德，R。；Cook，D.，回归模型的交叉验证，J.Amer。统计师。协会，79，387，575-583（1984）·Zbl 0547.62047号
[78] Chang，C.-C。；Lin，C.-J.，LIBSVM：支持向量机库，ACM Trans。国际系统。技术。，2, 1-27 (2011)
[79] 杜，K.-L。；Swamy，M.N.S.，《元启发式搜索和优化：自然启发的技术和算法》（2016），Birkhäuser:Birkháuser New York·Zbl 1351.90002号
[80] Kaveh，A。；Bakhshpoori，T.，《元启发式：大纲、MATLAB代码和示例》（2019年），施普林格出版社：柏林施普林格·Zbl 1418.90006号
[81] 合唱I。；Bartram，J.，《水中有毒蓝藻：公共卫生后果、监测和管理指南》（1999年），E&FN Spon:E&FN Spon London
[82] Aboal，M。；Puig，M.A.，西班牙东南部穆尔西亚塞古拉河流域水库中的细胞内和溶解微囊藻毒素，Toxion，45，4，509-518（2005）
[83] 高特，P.M。；Marler，H.J.，《蓝藻手册：生物化学、生物技术和应用》（2009），Nova Science Publishers:Nova科学出版社，纽约
[84] 陶氏化学公司。；英国斯沃博达，《氰毒素》（Whitton，B.A.；Potts，M.，《氰细菌的生态学：它们在时间和空间上的多样性》（2000），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社，荷兰多德雷赫特），613-632
[85] 佩雷斯-马丁内斯，C。；Sánchez-Castillo，P.，《西班牙水库中喜马拉雅陶粒的时间分布》，《水文生物学》，452101-107（2004）
[86] Zeeb，B.A。；克里斯蒂·C·E。；Smol，J.P。；芬德利，D.L。；Kling，H.J。；Birks，H.J.B.，227湖沉积物中硅藻和叶绿体组合对实验性富营养化的响应，加拿大。J.鱼类。阿奎特。科学。，51, 10, 2300-2311 (1994)
[87] Ortega-Mayagoitia，E。；Rojo，C.，Daimiel国家公园的浮游植物。II。蓝藻、甲藻、隐藻、叶绿体和叶绿体，Ana。Jardín Bot.疯狂。，57, 2, 250-266 (2000)
[88] Fields，S.，《全球氮：失控循环》，《环境》。健康观点。，112，10，A556-A563（2004）
[89] 詹，X。；Bo，Y。；周，F。；刘，X。；Paerl，H.W。；沈，J。；王，R。；李，F。；陶，S。；Dong，Y。；Tang，X.，大气氮沉降对富营养化滇池重要性的证据，中国，环境。科学。技术。，51, 12, 6699-6708 (2017)
[90] 黄，Y。；Chen，M.，微囊藻水华发生和消失实验中溶解氧的变化，《Procedia Environ》。科学。，18, 559-566 (2013)
[91] 加迪，V.K。；Tang，Y.-R。；Das，A。；蒙加，C。；加格，A。；贝雷塔，C。；Sahoo，L.，使用渗透仪和视觉技术研究绿色基础设施中水力传导率和植被生长的时空变化，Catena，155，20-29（2017）
[92] Arend，K.K。；Betelsky，D。；德平托，J.V。；Ludsin，S.A。；罗伯茨，J.J。；鲁辛斯基，D.K。；Scavia，D。；施瓦布·D·J。；Hook，T.O.，《缺氧对伊利湖中部鱼类栖息地质量的季节和年际影响》，淡水生物。，56, 366-383 (2011)
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