【摘 要】
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水质预测对水环境管理具有重要的现实意义。提出一种利用集成学习模型对水质进行预测的方法，首先针对历史监测数据建立ARIMA模型和Prophet模型，将两个模型的预测结果作为特征数据，监测值作为标签数据构成训练数据集，再建立BP神经网络模型，并将该模型的输出值作为最终预测值。选取长江流域某断面2019—2020年的DO、IMn、NH3-N、TP以及TN等5个指标的监测数据对该预测方法的有效性进行检验。
【基金项目】
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长江生态环境保护修复联合研究项目（2019-LHYJ-01-0301）； 国家水环境监测监控及业务化平台技术研究课题（2017ZX07302002）；
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水质预测对水环境管理具有重要的现实意义。提出一种利用集成学习模型对水质进行预测的方法，首先针对历史监测数据建立ARIMA模型和Prophet模型，将两个模型的预测结果作为特征数据，监测值作为标签数据构成训练数据集，再建立BP神经网络模型，并将该模型的输出值作为最终预测值。选取长江流域某断面2019—2020年的DO、IMn、NH3-N、TP以及TN等5个指标的监测数据对该预测方法的有效性进行检验。结果表明这5个指标的集成学习模型的预测结果的平均绝对百分比误差（MAPE）比单一模型最佳的预测结果的分别低35.0%，29.9%，4.1%，40.6%，17.1%。集成模型的预测值和监测值的皮尔逊相关系数在0.8～1.0之间。说明集成学习模型预测精度高于单一模型，可以更精确的进行水质预测。
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