一种融合残差校正的气象驱动浊度实时预测方法和装置

本发明提供的一种融合残差校正的气象驱动浊度实时预测方法和装置，属于水环境监测技术领域，通过采集时间序列的气温数据、风速数据、风向数据及浊度数据并预处理，再采用完全自适应噪声集合经验模态分解结合方差贡献率得到重构气温序列，构建样本数据库；采用威布尔分布函数修正样本数据，构建随机森林模型和残差模型，将随机森林模型和残差模型预测的下一时刻的浊度加权求和得到最终的浊度预测结果。本发明充分考虑气象驱动下的水质浊度变化的机理性因素，采用随机森林模型和残差模型相结合，解决水质数据的非线性及数据缺失引起的不平衡，显著提升模型的预测稳定性和精度，广泛应用于水质监测和嵌入监测系统，实现水质的中短期预报。