水库型饮用水水源地水质 综合评价RDPSO-RF模型及应用

• 作者: 伏吉祥
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 水质评价 随机漂移粒子群算法 随机森林 参数优化 饮用水水源地
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 环境水利
• 页码范围: 101-106,127
• 页数: 7页
• 分类号: X824
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2019.03.017

摘要

提出一种基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法优化的随机森林(RF)水质综合评价方法,利用RDPSO算法优化RF决策树数量和分裂属性个数2个关键参数,构建RDPSO-RF评价模型,并与基于RDPSO算法优化的回归支持向量机(SVR)评价模型作对比,以红河州17个水库型饮用水水源地水质综合评价为例进行实例研究.通过评价因子各分级阈值构建样本对RDPSO-RF、RDPSO-SVR模型进行训练及测试,利用测试好的模型对实例水质进行综合评价.结果表明:RDPSO-RF模型对训练、测试样本模拟的平均相对误差绝对值分别为0.33％、0.90％,拟合-测试精度远优于RDPSO-SVR模型的1.12％、3.07％,具有较好的评价精度和泛化能力.RDPSO-RF、RDPSO-SVR模型对实例17个水源地水质评价结果基本相同,但有3个水源地水质评价结果存在差异.提出的RDPSO-RF模型及方法可为相关水质评价研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伏吉祥		3	1	1.0	1.0