基于機器學(xué)習(xí)的氣象水質(zhì)耦合預(yù)測模型研究
摘要: 為了更好地預(yù)測河流水質(zhì),以黑龍江省內(nèi)16個水質(zhì)監(jiān)測站點的日尺度水質(zhì)數(shù)據(jù)和日尺度氣象站數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過核主成分分析(KPCA)對水質(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)篩選強相關(guān)的氣象因子,并將強相關(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)合隨機森林(RF)、多層感知機(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)測模型,... (共7頁)
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