Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Classification model for water quality in reservoir using an integration of one against one strategy and least square support vector machines

This article proposes a classification model for classifying water quality in reservoir based on an integration of one-against-one (OAO) strategy and least square support vector machine (LSSVM). | 162 Thi Phuong Trang Pham CLASSIFICATION MODEL FOR WATER QUALITY IN RESERVOIR USING AN INTEGRATION OF ONE-AGAINST-ONE STRATEGY AND LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINES MÔ HÌNH PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG NGUỒN NƯỚC HỒ CHỨA BẰNG SỰ KẾT HỢP CHIẾN LƯỢC MỘT ĐỐI MỘT VÀ BÌNH PHƯƠNG MÁY HỌC VÉC TƠ HỖ TRỢ Thi Phuong Trang Pham University of Technology and Education - The University of Danang; trangpham3112@gmail.com Abstract - An inefficient water management system may become one of the major disadvantages for a human-centered sustainable development process. Therefore, the classification model of water quality in reservoirs is essential in the resolution of environmental problems and has been a relevant tool for a sustainable and harmonious progress of the populations. This article proposes a classification model for classifying water quality in reservoir based on an integration of one-against-one (OAO) strategy and least square support vector machine (LSSVM). The paper analyzes and compares performance of various classification models and algorithms in order to demonstrate the suitable proposed model in classifying water quality with accuracy up to 92.196%. Tóm tắt - Một hệ thống quản lý nguồn nước không hiệu quả có thể trở thành một trong những bất lợi chính cho quá trình phát triển bền vững của loài người. Vì vậy, mô hình phân loại chất lượng nguồn nước tại hồ chứa là rất cần thiết để giải quyết vấn đề môi trường và đây cũng là công cụ hữu ích cho sự cân bằng quá trình ô nhiễm. Bài báo này đề xuất mô hình phân loại chất lượng nguồn nước tại hồ chứa dựa vào sự kết hợp giữa chiến lược một đối một và bình phương máy học vec-tơ hỗ trợ. Bài báo phân tích và so sánh kết quả đạt được với những mô hình và thuật toán phân loại khác để chứng minh sự phù hợp của mô hình được đề xuất trong việc phân loại chất lượng nguồn nước hồ chứa với độ chính xác đạt được là 92.196% Key words - Management system; classification model; reservoir water quality; one-against-one; least square support