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Surface water quality classification and prediction model based on multiple machine learning algorithms
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AI
DOI：10.1038/s41598-025-23775-5.png)
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摘要
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在全球水资源短缺日益加剧和突出的水污染问题背景下，精确的水质评估与预测对水资源管理至关重要。针对传统方法在多参数协同分析、类别不平衡处理和非线性拟合方面的不足，本研究聚焦中国黑龙江省，构建了包含“数据预处理—特征降维—模型优化”的多参数流域水质等级预测系统，并结合主成分分析（PCA）、C4.5决策树、反向传播（BP）神经网络、卷积神经网络（CNN）及长短期记忆（LSTM）网络进行研究。研究于2023年5月至10月期间，从该区域23个监测站收集了31,289个样本。通过SMOTE过采样平衡数据并利用PCA降维保留信息后，将数据输入四个模型。结果表明，PCA-C4.5的总准确率为87.26%，但在识别小样本方面表现较弱，而PCA-BP的总准确率最高，达到94.52%。PCA-CNN（93.27%）擅长捕捉局部特征，PCA-LSTM（93.42%）则擅长捕捉时间模式。本研究证实了比较和优化多种算法（包括C4.5决策树、BP神经网络、CNN及与PCA降维结合的LSTM）的可行性，为流域监测提供了新方法。未来研究可引入注意力机制或多源数据以提升模型性能。
Keyword:
Water quality prediction
Principal component analysis
Long and short-term memory
BP neural network
C4.5 decision tree
Convolutional neural network
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.9
论文数:
27.9W
被引数:
83.5W
机构
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