数据挖掘技术在松花江水质预测中的应用

作者：赵英; 崔福义; 郭亮

来源：哈尔滨工业大学学报, 2011, (10): 33-39.

• 水质预测
• 预测模型
• 聚类分析法
• 人工神经网络 water quality forecast
• forecasting model
• clustering analysis
• artificial neural networks

为更好地实现松花江水质预测,对水质的科学管理起到指导作用,应用人工神经网络技术(ANN,Artifical Neural Networts),利用松花江四方台监测站某连续3年水质数据,建立水质预测模型,实现对松花江主要污染指标CODMn的预测.为保证预测模型具有较高的预测精度,将数据按月分期,应用聚类分析法对数据进行处理,剔除异常数据,使有效数据能够均匀分布.并通过测试研究验证聚类分析法处理数据后对预测精度的影响效果.结果表明,将聚类分析法应用到水质预测中后,可较大地改善模型预测效果,成绩显著.

• 单位
  城市水资源与水环境国家重点实验室; 哈尔滨工业大学