| 基于GA优化的RF-Softmax水质预测模型研究 |
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| 引用本文： | 董陈超,田明昊,赵伟朝.基于GA优化的RF-Softmax水质预测模型研究[J].湖北农业科学,2022,61(7):60-65+82. |
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| 作者姓名： | 董陈超 田明昊 赵伟朝 |
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| 作者单位： | 河海大学商学院,江苏 常州 213022 |
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| 基金项目： | 河海大学中央高校基本科研业务费资助项目（2018B04614）； |
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| 摘 要： | 针对水质检测周期长、成本高等问题，提出了基于遗传算法优化的RF-Softmax水质预测模型。采用机器学习的方法，使用随机森林算法进行特征选择建立水样本中氨氮、总磷2项水质参数与水质类别的数学关系模型方法对水质类别进行预测。采用遗传算法替代传统Softmax回归算法训练过程中使用的梯度下降法，解决了逻辑回归算法在目标函数不是严格凸函数的情况下，容易陷入局部最优解的问题。以江阴市南闸街道地区地表水作为研究对象进行验证，结果表明，使用GA优化的RF-Softmax回归模型预测的准确率最高，其预测正确率相比传统Softmax回归和BP神经网络分别提高11.73和8.40百分点，平均误差分别降低58.68%和34.92%，平均均方根误差分别降低39.02%和23.62%。优化效果显著，能够实现高效、准确、低成本、快速的地表水质预测，为水质监测与预警提供了新思路，对于水质管理与环境保护具有重大意义。
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| 关 键 词： | 水质预测 预测模型 遗传算法 Softmax回归 随机森林 机器学习 |
Research on water quality prediction model of RF-Softmax based on GA optimization |
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| DONG Chen-chao,TIAN Ming-hao,ZHAO Wei-chao.Research on water quality prediction model of RF-Softmax based on GA optimization[J].Hubei Agricultural Sciences,2022,61(7):60-65+82. |
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| Authors: | DONG Chen-chao TIAN Ming-hao ZHAO Wei-chao |
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