Volume 1,Issue 9
基于SVM-RF-ANN 集成模型的珠江流域水质预测
水资源短缺已成为制约区域可持续发展的关键性自然资源瓶颈。作为高度城市化区域，珠江流域面临严峻的水质性缺水问题，实现准确的水质预测是保障水生态安全的重要前提。传统水质预测方法多依赖专家经验，存在效率低、误差累积显著等局限性。本文基于机器学习方法，收集2015-2023年珠江流域部分代表性断面的水质监测数据，并进行规范化预处理。采用支持向量机、随机森林与人工神经网络构建水质类别分类模型，运用网格搜索与交叉验证方法优化模型参数，结合特征重要性分析量化各水质指标对分类结果的贡献度。进一步引入软投票集成策略，进而采用粒子群优化(PSO) 算法动态确定最优权重，融合各基模型优势以提升整体预测性能。研究结果可为珠江流域水环境精细化管理提供科学依据，有助于提升水质预测的准确性与鲁棒性，推动流域水资源的可持续利用与生态保护。
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