基于决策树技术及在线监测的水质预测

基于决策树技术及在线监测的水质预测

利用北方某城市水源的水质在线监测系统,建立了基于决策树技术,具有较强可视性和实际应用,以及能预测次日源水中叶绿素水平的决策树模型.该模型将某城市水源在线监测的溶解氧和太阳辐射照度数据转换计算为每日平均标准偏差及均值,并与每日定时取样测定的叶绿素含量一起作为预测因子,通过将115组数据的前100组数据作为训练集建立预测次日叶绿素水平决策树模型,并采用后15组数据进行模型的仿真预测检验,结果只有3 d的预测出错,预测准确率达80%.并讨论了模型建立对数据的要求及解读预测规则等问题.

作 者： 卢金锁 黄廷林 韩宏大 何文杰 阴培军 LU Jin-suo HUANG Ting-lin HAN Hong-da HE Wen-jie YIN Pei-jun   作者单位： 卢金锁,黄廷林,LU Jin-suo,HUANG Ting-lin(西安建筑科技大学环境与市政工程学院,陕西,西安,710055)

韩宏大,何文杰,阴培军,HAN Hong-da,HE Wen-jie,YIN Pei-jun(天津市自来水集团有限公司,天津,300040) 

刊 名： 环境监测管理与技术  ISTIC PKU 英文刊名： THE ADMINISTRATION AND TECHNIQUE OF ENVIRONMENTAL MONITORING  年，卷(期)： 2006 18(2)  分类号： X84  关键词： 决策树   水质预测   叶绿素   水源   在线监测  

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