机器学习在水质管理中的应用

依托机器学习的精准预测，水质管理正迎来深刻的智能变革。本文详细探讨了机器学习算法在水质管理领域的研究进展，目前大部分研究主要集中于水质的预测与评价。首先，概述了四种在水质管理领域应用较多的机器学习算法（SVM、RF、LSTM、ANN）的基本原理，并介绍了这四种算法应用于水质管理领域的优势以及存在的问题。随后，总结了近年来机器学习算法在水质预测和水质评价的研究进展，发现单一算法模型预测效果有限且不稳定，混合元启发式优化算法可以很好的改善模型性能。展望未来，通过融合物理化学机制与Transformer等新兴算法，可构建兼顾预测精度与泛化能力的水质预测模型，为实现多源水体的高效预测提供新思路；同时，...

Descripció completa

Dades bibliogràfiques

Autors principals:	刘通, 冯飘飘, 王楚搏, 孟繁一, 孙瑞欣, 党媛媛, 马若鑫, 徐浩
Format:	Artigo
Idioma:	Chinês
Publicat:	Editorial Office of Industrial Water Treatment 2026-01-01
Col·lecció:	Gongye shui chuli
Matèries:	机器学习 深度学习 水质管理 水质预测 水质评价
Accés en línia:	http://www.iwt.cn/thesisDetails#10.19965/j.cnki.iwt.2025-0832
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