南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 基于机器学习的深圳湾水质预报

题名	基于机器学习的深圳湾水质预报
其他题名	Machine Learning-based Water Quality Forecasting for Shenzhen Bay
作者	熊剑智 1; 熊睿 2 ; 鲁海燕 ; 郑一
发表日期	2024
DOI	10.3969/j.issn.1001-9235.2024.07.002
发表期刊	人民珠江影响因子和分区
ISSN	1001-9235
卷号	45 期号:7页码:10-18
摘要	基于深圳湾浮标在线监测系统采集的高频监测数据,测试人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和随机森林(Rendom Forest,RF)等机器学习方法,对溶解氧(DO)、叶绿素a(Chl.a)、总氮(TN)和总磷(TP)等水质参数进行短期预报.研究结果表明:利用高频原位水质监测数据,机器学习可实现深圳湾24 h内水质的准确预报,其中,ANN最适合DO、Chl.a和TN的预报,24 h内预报结果的纳什系数(NSE)值均大于0.60,而RF模型最适合TP的预报,24 h内的NSE值均大于0.76.研究结论为粤港澳大湾区的水污染精准防治提供了方法支撑.
关键词	水质预报机器学习深圳湾
相关链接	[万方记录]
语种	中文
学校署名	其他
资助项目	WSGBA-KJ202304:水利部重点实验室开放研究基金
来源库	WanFang
万方记录号	rmzj202407002
引用统计
成果类型	期刊论文
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/806983
专题	工学院_环境科学与工程学院
作者单位	1.生态环境部珠江流域南海海域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心,广东广州 510611 2.南方科技大学环境科学与工程学院,广东深圳 518055;水利部粤港澳大湾区水安全保障重点实验室,广东广州 510611 3.南方科技大学环境科学与工程学院,广东深圳 518055
推荐引用方式 GB/T 7714	熊剑智,熊睿,鲁海燕,等. 基于机器学习的深圳湾水质预报[J]. 人民珠江,2024,45(7):10-18.
APA	熊剑智,熊睿,鲁海燕,&郑一.(2024).基于机器学习的深圳湾水质预报.人民珠江,45(7),10-18.
MLA	熊剑智,et al."基于机器学习的深圳湾水质预报".人民珠江 45.7(2024):10-18.