基于支持向量机的水资源短缺风险评价模型及应用

资 源 简 介

基于支持向量机的水资源短缺风险评价模型及应用

详 情 说 明

支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习算法，在水资源短缺风险评价领域展现出强大的应用潜力。该模型通过寻找最优分类超平面，能够有效处理高维、非线性的水资源数据特征，为风险等级划分提供数学依据。

在模型构建阶段，首先需要整合降水量、蒸发量、地下水位等关键指标，形成多维特征空间。支持向量机的核函数选择（如RBF或多项式核）直接影响模型对复杂非线性关系的捕捉能力，通常通过交叉验证确定最优参数。相比于传统评价方法，SVM模型具有更强的泛化能力和抗噪声干扰特性，尤其适合小样本条件下的风险评估。

实际应用中，该模型可输出不同区域的水资源短缺风险概率分布图，辅助决策者识别高风险区域并制定分级预警策略。值得注意的是，模型性能高度依赖训练数据的代表性和特征工程的合理性，需结合水文专业知识进行特征筛选和维度优化。未来发展方向包括与遥感数据融合、引入在线学习机制以适应动态变化的水资源系统。