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题名产毒微囊藻基因型及胞内外毒素含量的SVM预测
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作者
刘琦
卫鹏
戴伟
毕相东
马志宏
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机构
天津市水产生态及养殖重点实验室
天津农学院基础科学学院
天津农学院水产学院
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出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期100-106,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(32172978,31772857)
甘肃省科技计划项目民生科技专项(21CX6NP223)
+1 种基金
天津市教委科技计划项目(2020ZD06)
中央引导地方科技发展专项(21ZYCGSN00500)。
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文摘
根据2021年5-8月淡水养殖池塘3个平行位点逐月实测数据,文章构建了基于支持向量机(SVM)的产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量的预测模型。分析了各水化指标与产毒微囊藻6种基因型及胞内外毒素含量的相关系数,对原始数据归一化,以径向基函数为核函数,通过5折交叉验证确定模型最优参数,建立了用水化指标预测产毒微囊藻6种基因型的6个模型,以及用水化指标、6种基因型预测胞内外毒素含量的2个模型。结果表明:每项水化指标都至少与1种产毒微囊藻基因型或1项毒素含量的相关系数大于0.3。在8个预测模型中,对训练集预测的均方误差均小于0.07,对训练集预测的决定系数均大于0.9,平均的测试集均方误差为0.054。可见,利用SVM预测养殖池塘中产毒微囊藻SNP/InDel基因型及胞内外毒素含量是可行的,且精度较高。
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关键词
SVM回归
产毒微囊藻基因型
微囊藻毒素
相关系数
预测模型
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Keywords
support vector machine regression
toxic Microcystis genotype
microcystin
correlation coefficient
prediction model
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分类号
X171.5
[环境科学与工程—环境科学]
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