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文档简介

号本发明提供一种基于机器学习方法的水质价模型和水质预警模型；所述水质浓度预测模归机器学习模型和关联规则方向预测模型进行相关性规律用于预测河道断面未来水质指标的2所述水质评价模型，用于根据所述监测断面的水质指标预测结果，对监测断所述水质预警模型，用于根据所述监测断面的水质指标将四种水质预测结果作为自变量，训练水质预测线性3所述水质趋势特征为：将水质各指标当期浓度统计特征与滞后N期浓度统计特征相减所述时间处理特征为：将历史数据中相同月份水质指标浓度变化，作为当期所述关联规则预测方向特征为：通过关联规则物质浓度方向预测模型，预测在对湖泊或水库进行水质评价时，如果其具有单个监针对水温指标，如果预测未来7天的平均最大升温大于1或者周平均最大降温大于2则45[0003]传统污染分析模型往往是复杂事件的抽象和简化，导致模型表征与实际差别很[0007]本发明提供一种基于机器学习方法的水质预测预警系统，包括水质浓度预测模6[0023]所述水质趋势特征为：将水质各指标当期浓度统计特征与滞后N期浓度统计特征7别的断面数占河流或流域所有评价断面总数的[0042]针对pH指标，如果预测预测未来7天的pH不在6～9之外而当前在6～9之间则进行89[0063]水质预警模型基于既定事件判别进行模型搭建，主要定义了断面指标浓度突变、[0077]所述水质趋势特征为：将水质各指标当期浓度统计特征与滞后N期浓度统计特征别的断面数占河流或流域所有评价断面总数的[0097]针对pH指标，如果预测预测未来7天的pH不在6～9之外而当前在6～9之间则进行[0100]下面对本发明提供的水质浓度预测模型、水质评价模型和水质预警模型详细介[0103]基于关联规则方向预测主要是通过对监测断面强相关指标事项的挖掘来构建三[0117]其中总磷_总氮_positive表示总磷和总氮呈正相关。总磷_pH_negtive表示总磷以生成总氮positive总磷negtivepH的三元规则，可以解释为总氮上升(下降)会造成去一段时间总磷和总氮是否呈正相关，若成立则进一步观察氨氮和水温是否符合正相关，若符合则有更大概率在前项条件成立的情况下未来氨氮和水温将此将把上游断面指标浓度的特征作为下游预测模型特标采用的模型是具有差异性的，多模型融合思路是解决该问题的有效手段，因此采用[0147]输出：回归树jt)[0160]随机森林是Bagging的一个扩展变体，随机森林在以决策树为基学习器构建[0189]h=(D,D.)[0195]描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据[0201](3.3)将AR(p)与MA(q)结合，假设AR模型所得到的误差et在不同时期具有依存关

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