年福耿

（海軍士官學(xué)校，安徽 蚌埠233012）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，水資源短缺和水資源污染嚴(yán)重威脅到人們的生產(chǎn)和生活，對(duì)水資源進(jìn)行快速正確的分類評(píng)價(jià)，已經(jīng)成為評(píng)估水質(zhì)污染程度的一項(xiàng)重要工作。常見的評(píng)價(jià)方法有綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，每種方法有各自優(yōu)點(diǎn)和不足，傳統(tǒng)方法雖然能反映水質(zhì)的部分情況，但難以描述評(píng)價(jià)因子與水質(zhì)等級(jí)之間的復(fù)雜的關(guān)系，通用性較差；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的處理能力，但是存在一些先天的缺陷，比如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定，泛化能力差等，所以要在此基礎(chǔ)上分析研究出適用于水質(zhì)的分類評(píng)價(jià)的模型及方案。

1 數(shù)據(jù)采集

基于水質(zhì)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站上的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集一共包涵376 條已分類監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，10 個(gè)變量，其中變量水質(zhì)類別為因變量，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1 所示。

表1 水質(zhì)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站上的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 刪除缺失數(shù)據(jù)

因?yàn)楸O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中有的站點(diǎn)存在儀器故障現(xiàn)象，存在導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失，導(dǎo)致水質(zhì)類別不準(zhǔn)確，所以先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除無效數(shù)據(jù). 通過刪除缺失數(shù)據(jù)處理，已分類監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)還有322 條。

2.2 剔除無關(guān)變量

通過第一部刪除缺失數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)中的站點(diǎn)情況、斷面屬性這兩個(gè)變量，對(duì)水質(zhì)分類影響不大，所以進(jìn)行剔除，斷面名稱及測(cè)量時(shí)間作為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的屬性，水質(zhì)類別的確定重點(diǎn)根據(jù)pH值、溶解氧、氨氮、高錳酸鹽指數(shù)四個(gè)屬性進(jìn)行確定。

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于采集數(shù)據(jù)存在綱量的差異，為了提高后續(xù)實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練的速度和預(yù)測(cè)的精度，對(duì)處理好的322 組訓(xùn)練測(cè)試數(shù)據(jù)，用下面的公式進(jìn)行歸一化處理，使得處理后的數(shù)據(jù)分布在[0,1]之間。

3 支持向量機(jī)模型

支持向量機(jī)（簡(jiǎn)稱SVM）是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理為基礎(chǔ)的一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法，SVM方法廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類、回歸預(yù)測(cè)等問題，可以較好逼近非線性復(fù)雜系統(tǒng)，能夠有效解決過學(xué)習(xí)、維數(shù)災(zāi)難以及局部最小等問題，具有良好的泛化能力和分類性能，本文根據(jù)測(cè)試水樣物質(zhì)成分的含量，利用SVM方法構(gòu)建水質(zhì)分類模型，對(duì)水質(zhì)進(jìn)行分類評(píng)價(jià)。

3.1 線性SVM模型

圖1 線性可分SVM 示意圖

為了使分類器的劃分超平面有最大間隔，并求解出模型中的參數(shù)，則有：

3.2 非線性SVM模型

在很多情況下，樣本空間并不是線性可分的，對(duì)于樣本空間中的非線性分類情況，可以使用非線性變換的方法，將它轉(zhuǎn)化成某個(gè)維的特征空間中的線性分類問題，在高維特征空間中學(xué)習(xí)線性支持向量機(jī)。

圖2 非線性可分SVM 示意圖

假設(shè)給定數(shù)據(jù)所得圖像如圖2 左圖所示，顯然我們沒法用一條直線將“·”和“＋”分開，如果用一個(gè)橢圓，將會(huì)得到很好的效果，我們希望將這個(gè)非線性分類問題變換為線性問題，通過變換后的線性問題的方法求解原來的非線性問題，我們可以將圖2 左圖的橢圓變換成右圖中的直線，將非線性分類問題變換為線性分類問題。

因此，對(duì)于線性不可分的樣本集，可以通過引入核函數(shù)把輸入向量映射到高維的特征空間中，從而使樣本在特征空間內(nèi)線性可分，主要的非線性核函數(shù)如下：

4 實(shí)驗(yàn)分析評(píng)估

4.1 確定訓(xùn)練集和測(cè)試集

通過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)共322 組水質(zhì)數(shù)據(jù)，挑選數(shù)據(jù)中的75%水質(zhì)樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，另外25%水質(zhì)樣本數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。

4.2 評(píng)估模型準(zhǔn)確性

采用多次實(shí)驗(yàn)對(duì)比線性SVM和非線SVM在水質(zhì)分類上的準(zhǔn)確率，實(shí)驗(yàn)322 組數(shù)據(jù)，使用Python 編程進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，主要代碼如圖3 所示。

圖3 線性SVM 和非線性SVM 主要程序

線性SVM 模型經(jīng)過交叉驗(yàn)證后，得到最佳懲罰系數(shù)C 為0.5，可得到SVM模型在訓(xùn)練集上的平均準(zhǔn)確率只有83.3%，在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率為81.5%. 可見基于線性SVM的水質(zhì)分類效果一般。基于核函數(shù)的非線性SVM模型，經(jīng)過交叉驗(yàn)證后，得到最佳懲罰系數(shù)C 為5，最佳的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)，模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的平均正確率高達(dá)95.8%，而且在測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也接近93.8%. 可見基于核技術(shù)的非線性SVM表現(xiàn)效果較好。利用81 組測(cè)試集的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值畫出數(shù)據(jù)的線性SVM和非線性SVM混淆矩陣，如圖4 所示。

圖4 線性SVM 和非線性SVM 模型的混淆矩陣

進(jìn)行對(duì)比分析，可發(fā)現(xiàn)兩種模型在Ⅴ類水質(zhì)上都分類的較好，線性SVM分類水質(zhì)時(shí)會(huì)把Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類的少部分?jǐn)?shù)據(jù)分類錯(cuò)誤，容易提高一檔或者降低一檔，非線性SVM分類水質(zhì)時(shí)，準(zhǔn)確率較高，但也存在會(huì)把Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類的極少部分?jǐn)?shù)據(jù)分類時(shí)會(huì)提高一檔或者降低一檔。通過實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，線性SVM模型在水質(zhì)分類上表現(xiàn)一般，不太適合水質(zhì)分類；基于RBF 核函數(shù)的非線性SVM在水質(zhì)分類研究上表現(xiàn)的較為理想，可進(jìn)一步的推廣應(yīng)用。