| 基于随机森林的水质监测指标预测 | |
| 其他题名 | Water quality monitoring indicators prediction based on random forests |
| 李旭杰1,2; 史灵2,3; 花思洋3; 孙颖2,4; 黄凤辰 | |
| 2022-05-28 | |
| 发表期刊 | 江苏水利;
 |
| ISSN | 1007-7839 |
| 卷号 | No.307期号:5页码:6-10 |
| 摘要 | 通过采集2020年6月至2021年6月南京市秦淮新河代表站的DO、WT、pH、COD、NH3-N、TUR 6类水质监测指标数据,利用Pearson相关系数对监测指标间的相关程度进行分析,从而得到各监测指标间的相关系数,进一步通过多元线性回归算法得到高度相关的参数指标间的统计关系,利用回归方程的形式表示监测变量间的因果关系,最后通过随机森林算法利用水质监测中的自变量指标实现对因变量指标的预测,达到减少监测项目从而降低监测成本的目的.研究结果表明因变量水质监测指标的预测值和实际值几乎重合,有效说明随机森林模型能够实现因变量水质监测指标的准确预测. |
| 关键词 | Pearson相关系数 多元线性回归算法 随机森林模型 秦淮新河 |
| DOI | 10.16310/j.cnki.jssl.2022.05.014 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 南通市社会民生科技项目;中国科学院重点实验室开放基金;广东省水利科技创新项目;江苏省教育厅未来网络科研基金;江苏省水利科技项目; |
| 原始文献类型 | Periodical |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/26494 |
| 专题 | 国家开放大学江苏分部 |
| 作者单位 | 1.河海大学海洋与近海工程研究院,江苏南通 226300; 2.河海大学计算机与信息学院,江苏南京 210098; 3.钛能科技股份有限公司,江苏南京 211806; 4.江苏开放大学信息工程学院,江苏南京 210017 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李旭杰,史灵,花思洋,等. 基于随机森林的水质监测指标预测[J]. 江苏水利;,2022,No.307(5):6-10. |
| APA | 李旭杰,史灵,花思洋,孙颖,&黄凤辰.(2022).基于随机森林的水质监测指标预测.江苏水利;,No.307(5),6-10. |
| MLA | 李旭杰,et al."基于随机森林的水质监测指标预测".江苏水利; No.307.5(2022):6-10. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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