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基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型
基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型
摘要：水质评价在环境保护和可持续发展中具有重要意义。本论文旨在基于指标规范值的海水水质评价，通过构建支持向量回归（SVR）模型来实现对海水水质的准确评价。首先，对海洋水质监测指标进行综合分析，并根据相关指标的规范值确定评价体系；然后，以东海为研究对象，采集海洋检测数据，通过数据处理和特征工程，提取出关键特征；接着，使用SVR算法对海水水质数据进行建模，通过模型评价得出海水水质的评分结果。实验结果表明，基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型能够准确地评价海水水质，并具有一定的推广应用价值。
关键词：海水水质评价；指标规范值；SVR模型；东海；特征工程
1.引言
水质评价是评估海洋生态系统健康状况和环境质量的重要方式，对于保护海洋生态环境、维护人类健康具有重要意义。随着人类活动的加剧和海洋污染的日益严重，准确评价海水水质的方法变得尤为重要。传统的水质评价方法往往基于经验和统计学方法，结果不够准确。因此，本论文旨在利用支持向量回归（SVR）模型，基于指标规范值进行海水水质评价，提高评价的准确性和可靠性。
2.研究方法
2.1指标规范值的确定
根据相关研究和国际标准，选取与海水水质评价密切相关的指标，包括水温、盐度、溶解氧、pH值等。对于每个指标，根据相应的规范值进行评价，建立评价体系。
2.2数据采集与预处理
选择东海地区作为研究对象，采集海洋检测数据。对数据进行预处理，包括去除缺失值、异常值处理等。
2.3特征工程
从海洋检测数据中提取关键特征，用于构建SVR模型。常见的特征包括最大值、最小值、平均值、标准差等。
2.4SVR模型建立与评价
使用SVR算法对海水水质数据进行建模。通过实验评价模型的性能，比较不同参数组合对模型结果的影响。
3.实验结果与分析
根据2.4节的方法，使用SVR模型对东海地区的海水水质进行评价。实验结果表明，基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型能够准确地评价海水水质，模型评分结果与实际水质状况相符。同时，通过对比不同参数组合的实验结果，可以发现一些关键参数对模型性能的影响。
4.结论与展望
本论文基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型取得了一定的成果。实验结果表明，该模型能够准确评价海水水质，有一定的推广应用价值。然而，仍需进一步完善模型，提高评价准确性。此外，还可以探索其他的机器学习算法和特征工程方法，进一步改进评价模型的性能。
参考文献：
[1]王新.基于支持向量回归的水质评价模型[J].环境科学导报,2018,38(5):1152-1158.
[2]陈凯.基于指标规范值的水质评价及其在教学中的应用研究[J].实验科学与技术,2017,15(3):234-240.
Abstract:
Waterqualityevaluationplaysanimportantroleinenvironmentalprotectionandsustainabledevelopment.ThispaperaimstoevaluatethewaterqualityofseawaterbasedontheindicatorstandardvalueandconstructaSupportVectorRegression(SVR)modeltoachieveaccurateevaluationofseawaterquality.Firstly,themarinewaterqualitymonitoringindicatorsarecomprehensivelyanalyzed,andtheevaluationsystemisdeterminedbasedonthestandardvaluesofrelevantindicators.Then,takingtheEastChinaSeaastheresearchobject,marinemonitoringdataiscollected,andkeyfeaturesareextractedthroughdataprocessingandfeatureengineering.Next,theSVRalgorithmisusedtomodeltheseawaterqualitydata,andthewaterqualityscoreisobtainedthroughmodelevaluation.TheexperimentalresultsshowthattheSVRmodelbasedontheindicatorstandardvaluecanaccuratelyevaluatetheseawaterqualityandhascertainapplicationvalue.
Keywords