基于随机森林回归模型和高频数据的鄱阳湖子湖电导率预测

刘丽贞; 黄琪; 迟殿委; 方朝阳; 楚明航

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222548

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基于随机森林回归模型和高频数据的鄱阳湖子湖电导率预测

更新时间：2026-02-25

- 基于随机森林回归模型和高频数据的鄱阳湖子湖电导率预测
- Issue 10, Pages: 50-53(2023)
- 作者机构：
  
  1. 江西省科学院微生物研究所
  2. 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室
  3. 烟台理工学院人工智能学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222548
  CLC： X832;P341
- Published：2023
- 稿件说明：
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刘丽贞, 黄琪, 迟殿委, et al. 基于随机森林回归模型和高频数据的鄱阳湖子湖电导率预测[J]. 2023, (10): 50-53.
DOI：

刘丽贞, 黄琪, 迟殿委, et al. 基于随机森林回归模型和高频数据的鄱阳湖子湖电导率预测[J]. 2023, (10): 50-53. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222548.

摘要

电导率是衡量水质的重要参数，高频监测获取水体中电导率对水质管理具有重要作用。由于野外条件的变化复杂性引起设备故障导致数据缺失时有发生，为优化野外监测体系和插补缺失数据，基于高频监测获取的气象和水体物理指标，结合机器学习模型，预测水体中电导率值。结果表明，随机森林回归模型预测效果最优，其决定系数R

可达0.996

均方根误差R

RMSE

为1.31μS/cm

平均相对误差M

MRE

为0.38%;pH值贡献率最大，是影响电导率的主导因素。研究结果利于优化野外高频监测系统平台，健全高频监测数据，为水质管理提供科学依据。

Abstract

关键词

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