基于 EEMD-VotingRegressor 的国控地表水体水质预测模型研究

摘要：

为有效预测地表水体水质的污染情况及未来发展趋势,构建基于EEMD-VotingRegressor(集合经验模态分解和投票回归器)的水质预测模型.首先,采用相关系数法对EEMD分解的IMF分量选择并重构,完成数据集的降噪处理;然后,从单特征、多特征(包含空间特征)角度,对模型输入特征筛选;最后,建立基于VotingRegressor的水质预测模型,分别进行数值预测或等级预测.结果表明:数据集降噪后,模型预测准确度提升约25％,多特征EEMD-VotingRegressor架构的模型预测效果最优,其中溶解氧、高猛酸盐指数、氨氮、总磷预测未来4h的决定系数(R2)分别为0.992、0.992、0.980、0.986.该研究方法可以为国控地表水体水质的预测预警提供一定的理论与技术支撑.

关键词：水质预测、降噪处理、特征选择、EEMD、VotingRegressor

分类号：X52(水体污染及其防治)

在线出版日期：2023-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-83,89