Published
2026-01-06
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基于机器学习耦合作用的水环境质量分析
郑 伟
莱芜职业技术学院
郭 文卿
泰山职业技术学院
隋 静
泰山职业技术学院
孙 波
山东农业大学
吴 秋兰
山东农业大学
DOI: https://doi.org/10.59429/kxjsyy.v2i6.12244
Keywords: 机器学习；耦合作用；水环境质量
Abstract
在水环境质量分析碰到传统方法难以处理非线性耦合关系、高维异构数据整合不够及动态响应滞后等问题的 情形下，现有分析模式无法契合需求，为应对水质状态动态变化复杂化、风险预判时效性要求提高及监测数据爆发 式增多的问题，本文首先完整讲解机器学习的技术特征与基本原理，明确其在非线性建模、海量数据处理及自适应 学习方面的显著长处；其次着重钻研机器学习在水环境质量分析中的实际作用，并给出相应的水环境质量分析办法， 达成了特征选择提升分析模型精度、多源数据融合带动水质预测、时空耦合剖析水质演变规律以及智能模型动态监 控水质风险等策略的整合运用，为相关人员提供了实际操作的借鉴。
References
[1] 李晶，顾立业. 数据挖掘技术在水环境质量监测中的应用研究[J]. 清洗世界，2025, 41 (09): 119-121.
[2] 刘凯，刘锋. 基于机器学习模型的流域水质评价与预测[J]. 环境污染与防治，2025, 47 (07): 1-10.
[3] 梁远仁. 城镇化进程中的城郊流域水环境质量演变机制研究[D]. 福建农林大学，2025.
[4] 刘瑶，胡静. 基于时间序列、主成分聚类和机器学习耦合作用的水环境质量研究：全过程视野下的解析[J]. 环境影响评价，2023, 45 (04): 116-124.