9、利用机器学习进行水质预测

利用机器学习进行水质预测

1. 引言

随着经济的快速发展，携带毒素的废水对自然水生态构成了威胁，因此多种水污染管理方法应运而生。水质分析和评估大大提高了水污染控制的效率，全球采用了多元统计方法、模糊推理和水质指数（WQI）等多种方法来监测和测量水质。然而，考虑所有水质指标因成本、技术难度和无法考虑变异性而不切实际。

近年来，机器学习的发展使研究人员期望能够获取和评估大量数据，以满足复杂和大规模的水质监测需求。机器学习算法可用于分析数据、发现模式并预测未来信息，因其准确性、灵活性和可扩展性，已成为多个领域流行的数据处理工具。不同类型的水，如饮用水、废水、地下水、地表水、海水和淡水，具有不同的特性，使得水质研究具有挑战性，而机器学习有望有效应对这些挑战。

2. 机器学习概述

在使用机器学习之前，需要进行数据收集、算法选择、模型训练和验证，其中算法选择是关键。机器学习主要分为有监督学习和无监督学习两类，数据集的标签区分了这两种类型。
- 有监督学习 ：从标记的训练数据集中进行预测，每个训练实例包含输入和预期输出值。有监督学习算法发现输入 - 输出相关性，并创建预测模型以根据输入数据估计结果。常见的有监督学习方法包括线性回归（LR）、人工神经网络（ANN）、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）和随机森林等，用于数据分类和回归。
- 无监督学习 ：处理通常无标签的数据，使用无标签的训练数据集解决模式识别问题。无监督学习根据特征对训练数据进行分类，主要通过降维和分组，常用于分类和关联挖掘。常见的无监督学习方法有主成分分析（PCA）、K - 均值等。 <