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摘要
为提升复杂水环境系统水质预测的精度，提出基于偏最小二乘法、灰狼优化算法以及支持向量机的PLS-GWO-SVR水质预测模型。结果表明：偏最小二乘法可解决水质因子的多重共线问题，灰狼优化算法可解决向量机参数选择不确定性问题，而支持向量机则可以较好地解决水环境系统的非线性和不确定性问题；计算分析表明水库的水质因子存在多重共线性问题，确定了采用偏最小二乘法的必要性；PLS-GWO-SVR水质预测模型与PLS-SVR预测模型、SVR预测模型和BP神经网络模型相比，具有更好的泛化能力、参数寻优能力和预测精度。
