【摘 要】
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为了更好地掌握河水水质的变化规律,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和最小二乘支持向量回归（LSSVR）的组合水质预测方法。通过VMD将水质指标分解成一系列有限带宽的模态分量以降低其非平稳性,然后对各分量分别建立LSSVR预测模型,并利用Pearson相关分析确定各分量输入变量,最后将各分量预测结果进行整合得到最终的水质指标预测值。以长江朱沱监测断面的高锰酸钾指数（CODMn）进行模型性能验证。
【机 构】
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重庆工商大学国家智能制造服务国际科技合作基地
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71801044）； 教育部人文社科研究项目（17YJC630003）； 重庆市自然科学基金项目（cstc2018jcyjAX0436）；
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为了更好地掌握河水水质的变化规律,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和最小二乘支持向量回归（LSSVR）的组合水质预测方法。通过VMD将水质指标分解成一系列有限带宽的模态分量以降低其非平稳性,然后对各分量分别建立LSSVR预测模型,并利用Pearson相关分析确定各分量输入变量,最后将各分量预测结果进行整合得到最终的水质指标预测值。以长江朱沱监测断面的高锰酸钾指数（CODMn）进行模型性能验证。结果表明,与其他现有模型相比,该方法具有更高的预测精度,为河水水质污染预控提供了有效技术支持。
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