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基于随机森林算法的河南地区地表水水质预测与评价 被引量:3

Prediction and Evaluation of Surface Water Quality in Henan Province Based on Random Forest Algorithm
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摘要 高效精准的水质预测与评价,可以为区域水资源管理及水质预警提供理论基础和技术支撑。该文基于河南地区四大水系流域各断面检测点2020—2021年的每月水质监测数据,采用模糊综合评价和随机森林的方法,对河南地区地表水进行预测与系统性综合评价。评价结果显示随机森林的指标重要性分析结果准确,可用来预测主要污染物指标,也可作为地表水水质的评价方法之一。 Efficient and accurate water quality prediction and evaluation can provide theoretical basis and technical support for regional water resource management and water quality early warning.Based on the monthly water quality monitoring data of each section of the four major river basins in Henan province for one year(2020—2021),the method of fuzzy comprehensive evaluation and random forest is used to predict and systematically evaluate the surface water in Henan province.The evaluation results show that the analysis results of the importance of Random Forest indicators are accurate,which can be used to predict the main pollutant indicators,and can also be used as one of the evaluation methods of surface water quality.
作者 胡悦 范小娟 HU Yue;FAN Xiaojuan(Henan Provincial Third Institute of Resources and Environment Investigation,Zhengzhou 450046,China)
出处 《广东水利水电》 2023年第7期81-85,共5页 Guangdong Water Resources and Hydropower
关键词 随机森林 水质预测与评价 地表水 Random Forest water quality prediction and evaluation surface water
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