基于机器学习的水质COD预测方法_宓云軿

资 源 简 介

基于机器学习的水质COD预测方法_宓云軿

详 情 说 明

水质化学需氧量(COD)预测是环境监测领域的重要课题，传统方法依赖实验室检测且时效性差。本文基于宓云軿的研究框架，探讨机器学习在该场景下的技术路径：

数据特性与挑战 水质数据具有高维度（PH值、浊度、氨氮等多项指标）、非线性（污染物反应复杂）及季节性波动特点，需针对性处理缺失值与异常值。

特征工程核心步骤 通过皮尔逊相关系数筛选强相关指标，采用滑动窗口构建时序特征，并对溶解氧等关键参数进行多项式扩展以捕捉非线性关系。

模型选型对比 比较随机森林（处理高维特征优势）、XGBoost（自动处理缺失值）和LSTM（时序建模能力），重点分析各模型在流域数据集上的RMSE表现。

优化策略 引入贝叶斯优化进行超参数调优，结合SHAP值解释特征贡献度，最终模型可实现误差率较传统方法降低40%以上。

该方法为实时水质预警系统提供了可行方案，后续可结合迁移学习解决跨流域数据差异问题。