9、利用机器学习预测水质

利用机器学习预测水质

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。为了应对这一问题，多种水污染管理方法应运而生。水质分析和评估在提高水污染控制效率方面发挥了重要作用，全球采用了多种方法来监测和测量水质，如多元统计方法、模糊推理和水质指数（WQI）。然而，由于成本、技术难度以及无法考虑变异性等因素，考虑所有水质指标是不切实际的。

近年来，机器学习的发展使得学者们期望能够获取和评估大量数据，以满足复杂和大规模水质监测的需求。机器学习算法在人工智能中用于分析数据、发现模式并预测未来信息，凭借其准确性、灵活性和可扩展性，已成为多个领域流行的数据处理工具。复杂的水质类型给水质研究带来了挑战，而机器学习在处理这些挑战方面显示出了巨大潜力。

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、模型训练和验证等步骤，其中算法选择是关键。机器学习主要分为监督学习和无监督学习两类，数据集是否有标签是区分这两类的关键。
- 监督学习 ：基于有标签的训练数据集进行预测，每个训练实例包含输入和预期输出值。常见的监督学习算法包括线性回归（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，通过无标签的训练数据集解决模式识别问题。主要通过降维和分组对训练数据进行分类，但类别数量和重要性未知，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。
- 强化学习 ：是