基于分段线性表示k最近邻的水质预测方法

• 作者: 冀海峰 李海青 王保良 范昊 黄志尧
• 来源期刊: 环境工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水质预测 分段线性表示kNN算法 运行时间
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 环境监测技术
• 页码范围: 1005-1009
• 分类号: X824
• 语种: 中文

摘要

随着自动监测、网络通讯等技术的迅速发展,水质数据采集方式从原来的人工采集发展到现在的自动采集,技术上得到很大的进步,同时获得的水质数据也急剧增加.因此面对大量的水质数据,迫切需要一种能够处理大规模水质数据的预测方法.针对这一问题,基于k最近邻算法和分段线性表示算法,提出了分段线性表示k最近邻算法用于水质预测.为了验证所提出算法的有效性,利用该算法对2个水库进行水质浑浊度预测实验.实验结果表明,分段线性表示k最近邻算法处理大规模水质数据时可以有效减少计算量和运行时间,且预测效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王保良	浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室	56	595	14.0	21.0
2	黄志尧	浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室	69	774	16.0	23.0
3	李海青	浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室	64	746	16.0	23.0
4	冀海峰	浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室	35	199	8.0	13.0
5	范昊	浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室	1	8	1.0	1.0