摘要
本发明公开了一种基于水质监测数据的黑臭风险评估指标筛选方法,包括以下工作步骤:步骤S1、数据采集与预处理:收集水质实时监测数据或检测数据,对数据进行缺失值处理、异常值剔除、数据标准化及归一化;步骤S2、特征选择:使用重要性分析对水质指标进行重要性排序;步骤S3、指标体系初筛:采用集成学习类算法评估不同指标组合的预测模型性能,优选出各维度下最优指标组合;步骤S4、指标体系的深度评估:基于构建水体黑臭风险矩阵开展深度评价,获取最优指标体系。本发明公开的基于水质监测数据的黑臭风险评估指标筛选方法保证了指标体系在各风险级别上的可靠性,为黑臭风险的精准预测提供了有力支持,提升了水体黑臭预测准确度。
技术关键词
评估指标筛选方法
水质监测数据
集成学习算法
聚类分析法
优劣解距离法
梯度提升决策树
特征选择
多属性决策
风险预测模型
实时监测数据
降维方法
水体
层次分析法
指数
随机森林
信息熵
系统为您推荐了相关专利信息
高原肺水肿
风险预测方法
临床电子病历
风险预测模型
多层感知机
历史运行数据
集成学习算法
校正器
计算机可执行指令
交叉验证法
时间卷积网络
长短期记忆网络
深度学习模型
初始化方法
编码器