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基于数据挖掘的城市人居环境河流水质变化监测模型设计

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传统水质监测模型的识别模式,仅依靠单一的分类方法确认水质信息,训练与学习能力较差,直接影响模型监测精度,设计了基于数据挖掘的城市人居环境河流水质变化监测模型.预先计算影响水质变化的参考指标,利用数据挖掘方法,优化对水质变化的识别模式;结合时间序列,建立具有时间性质的水质变化监测模型.实验结果表明:此次设计的监测模型学习与训练能力更强,其相对误差绝对值平均结果为7.13％,泛化误差大幅度下降,有更好的监测性能,可以较好地完成城市人居环境河流水质变化监测.
Design of Monitoring Model for River Water Quality Change in Urban Living Environment Based on Data Mining

史利涛

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漯河市生态环境局临颍分局,河南漯河462600

数据挖掘 城市人居环境 河流水质 监测模型

2022

10.14034/j.cnki.schj.2022.04.032

四川环境
四川省环境保护科学研究院 四川省环境科学学会

四川环境

CSTPCD
影响因子：0.444
ISSN：1001-3644
年,卷(期)：2022.41(4)
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