基于機(jī)器學(xué)習(xí)的氣象水質(zhì)耦合預(yù)測(cè)模型研究

摘要： 為了更好地預(yù)測(cè)河流水質(zhì)，以黑龍江省內(nèi)16個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的日尺度水質(zhì)數(shù)據(jù)和日尺度氣象站數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)核主成分分析（KPCA）對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)的特征值進(jìn)行提取并降維，采用斯皮爾曼相關(guān)性分析（Spearman）篩選強(qiáng)相關(guān)的氣象因子，并將強(qiáng)相關(guān)氣象因子和水質(zhì)指數(shù)（WQI）作為模型輸入數(shù)據(jù)，結(jié)合隨機(jī)森林（RF）、多層感知機(jī)（MLP）、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）構(gòu)建三種氣象水質(zhì)耦合預(yù)測(cè)模型，... （共7頁(yè)）