基于随机森林模型的地下水水质评价方法

基于随机森林模型的地下水水质评价方法

论文摘要

为获得更加高效和稳定的地下水水质评价方法,基于安阳市8个地下水监测点的水质检测数据,利用基于随机森林模型的地下水水质评价模型对该地区地下水水质进行综合评价,并与BP神经网络模型结果进行比较。结果表明,8个地下水监测点的水质主要为Ⅱ、Ⅲ类水,其中位于安阳市汤阴县、内黄县、滑县的监测点水质较差,生活污染及工业污染是该区域导致水质变差的关键。通过对比两个模型评价流程及结果,发现基于随机森林模型的水质评价模型能够准确评价水质的同时,拥有更高训练效率与稳定性。

论文目录

  • 1 研究区概况
  • 2 数据来源和研究方法
  •   2.1 数据来源
  •   2.2 研究方法
  •     2.2.1 基本原理
  •     2.2.2 泛化误差
  •     2.2.3 包外估计
  •     2.2.4 评价标准及训练样本的生成
  • 3 模型构建及评价结果分析
  •   3.1 基于随机森林模型的水质评价方法
  •   3.2 BP神经网络模型
  •   3.3 误差分析
  •   3.4 评价结果
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 闫佰忠,孙剑,安娜

    关键词: 随机森林模型,神经网络,地下水水质评价,安阳市

    来源: 水电能源科学 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

    专业: 环境科学与资源利用

    单位: 河北地质大学水资源与环境学院,河北地质大学河北省水资源可持续利用与开发重点实验室,河北地矿局国土资源勘查中心

    基金: 中国博士后基金面上项目(2018M631874),河北省教育厅重点基金项目(ZD2019082),河北省教育厅自然青年基金(QN2017026),河北省地质资源环境监测与保护重点实验室开放课题项目(JCYKT201901),河北省自然科学基金(D2018403040),河北地质大学博士科研启动基金(BQ2017011),河北省水利科技计划(2017-59)

    分类号: X523;X824

    页码: 66-69

    总页数: 4

    文件大小: 226K

    下载量: 338

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