【摘 要】
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基于2015—2017年汉丰湖水质监测数据,采用改进主成分分析和多元回归相融合的评价方法对水环境质量状况进行评价。先对水质主要影响因素采用改进主成分分析作降维处理并计算
【机 构】
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中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆大学,重庆理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61605205),国家重大科研仪器研制基金资助项目(51727812)
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基于2015—2017年汉丰湖水质监测数据,采用改进主成分分析和多元回归相融合的评价方法对水环境质量状况进行评价。先对水质主要影响因素采用改进主成分分析作降维处理并计算主成分得分值,再对选定的主成分作多元线性回归处理得到水质预测回归模型,并用于研究区水质的评估预测。结果表明:选出的4个主成分因子其累积方差贡献率达到87.3%,实现了数据结构的简化;同时,改进主成分回归预测值总体上更趋近于实测值,其预测结果的相对误差最大值<4%,而常规方法预测结果的相对误差最大值接近10%,体现出该方法所建模型具有较
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