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基于XGBoost的溶解氧预测模型研究
被引量：
5
1
作者
袁红春
毛瑞
+2 位作者
杨蒙召
张天蛟
黄俊豪
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第10期51-53,57,共4页
为了提高溶解氧的预测精度,以水产品溯源与安全预警平台的监测数据为基础,提出一种基于XGBoost模型的水质参数预测方法,并与LSTM和PCA-NARX网络预测模型进行48h内的溶解氧预测对比。仿真结果表明:通过XGBoost模型预测的结果均方根误差(R...
为了提高溶解氧的预测精度,以水产品溯源与安全预警平台的监测数据为基础,提出一种基于XGBoost模型的水质参数预测方法,并与LSTM和PCA-NARX网络预测模型进行48h内的溶解氧预测对比。仿真结果表明:通过XGBoost模型预测的结果均方根误差(RMSE)最小,在24 h和48 h内的泛化能力均高于LSTM和PCA-NARX模型。
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关键词
水质参数
xgboost
模型
长短时记忆(LSTM)神经网络
PCA-NARX神经网络
下载PDF
职称材料
基于极端梯度提升模型预测江汉平原高碘地下水的空间分布
被引量：
1
2
作者
范瑞宇
邓娅敏
薛江凯
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期70-77,共8页
长期摄入高碘地下水(碘浓度>100μg/L)会造成人体甲状腺机能损伤,掌握区域高碘地下水的空间分布规律对于有效规避劣质地下水,保障地下水资源的可持续安全供给至关重要。但大规模地下水水质调查耗费大量的人力、财力、物力。基于江汉...
长期摄入高碘地下水(碘浓度>100μg/L)会造成人体甲状腺机能损伤,掌握区域高碘地下水的空间分布规律对于有效规避劣质地下水,保障地下水资源的可持续安全供给至关重要。但大规模地下水水质调查耗费大量的人力、财力、物力。基于江汉平原177组常规的浅层地下水水质调查数据,选取DOC、HCO^(-)_(3)、Mg^(2+)、Fe^(2+)、NH^(+)_(4)-N、SO_(4)^(2-)等水质参数作为预测变量,建立江汉平原高碘地下水风险极端梯度提升机器学习预测模型,用于预测研究区高碘地下水的空间分布。结果表明:该模型通过测试数据集检验,预测的准确率达到86.4%;模型预测结果显示,江汉平原高碘地下水主要分布在长江河曲沿岸,零星分布在平原腹地河湖区,并识别出江汉平原西北部丘陵前缘的汉江沿岸也是高碘地下水分布的潜在区域。该研究结果将有助于圈划高碘地下水的空间分布范围,可为确定未来地下水水质监测的优先区域提供科学指导。
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关键词
高碘地下水
极端梯度提升模型
机器学习
江汉平原
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职称材料
题名
基于XGBoost的溶解氧预测模型研究
被引量：
5
1
作者
袁红春
毛瑞
杨蒙召
张天蛟
黄俊豪
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第10期51-53,57,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(41776142)
上海市科学技术委员会技术支撑项目(14391901400)
上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(17YF1407700)。
文摘
为了提高溶解氧的预测精度,以水产品溯源与安全预警平台的监测数据为基础,提出一种基于XGBoost模型的水质参数预测方法,并与LSTM和PCA-NARX网络预测模型进行48h内的溶解氧预测对比。仿真结果表明:通过XGBoost模型预测的结果均方根误差(RMSE)最小,在24 h和48 h内的泛化能力均高于LSTM和PCA-NARX模型。
关键词
水质参数
xgboost
模型
长短时记忆(LSTM)神经网络
PCA-NARX神经网络
Keywords
water
quality
parameters
extreme
gradient
boosting
(
xgboost
)
model
long
short-term
memory(LSTM)neural
network
principal
components
analysis-nonlinear
auto
regressive
model
s
with
exogenous
inputs(PCA-NARX)neural
network
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP389.1 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于极端梯度提升模型预测江汉平原高碘地下水的空间分布
被引量：
1
2
作者
范瑞宇
邓娅敏
薛江凯
机构
中国地质大学(武汉)环境学院
中国地质大学(武汉)地质调查研究院
出处
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期70-77,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(41977174)。
文摘
长期摄入高碘地下水(碘浓度>100μg/L)会造成人体甲状腺机能损伤,掌握区域高碘地下水的空间分布规律对于有效规避劣质地下水,保障地下水资源的可持续安全供给至关重要。但大规模地下水水质调查耗费大量的人力、财力、物力。基于江汉平原177组常规的浅层地下水水质调查数据,选取DOC、HCO^(-)_(3)、Mg^(2+)、Fe^(2+)、NH^(+)_(4)-N、SO_(4)^(2-)等水质参数作为预测变量,建立江汉平原高碘地下水风险极端梯度提升机器学习预测模型,用于预测研究区高碘地下水的空间分布。结果表明:该模型通过测试数据集检验,预测的准确率达到86.4%;模型预测结果显示,江汉平原高碘地下水主要分布在长江河曲沿岸,零星分布在平原腹地河湖区,并识别出江汉平原西北部丘陵前缘的汉江沿岸也是高碘地下水分布的潜在区域。该研究结果将有助于圈划高碘地下水的空间分布范围,可为确定未来地下水水质监测的优先区域提供科学指导。
关键词
高碘地下水
极端梯度提升模型
机器学习
江汉平原
Keywords
geogenic
iodine-contaminated
groundwater
extreme
gradient
boost
(
xgboost
)
model
machine
learning
Jianghan
Plain
分类号
X523 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost的溶解氧预测模型研究
袁红春
毛瑞
杨蒙召
张天蛟
黄俊豪
《传感器与微系统》
CSCD
2020
5
下载PDF
职称材料
2
基于极端梯度提升模型预测江汉平原高碘地下水的空间分布
范瑞宇
邓娅敏
薛江凯
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
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