基于机器学习的河流水质预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器学习的河流水质预测方法及系统，属于河流智能管理技术领域，方法包括数据准备、数据预处理、河流水质预测模型构建、最优河流水质预测设计和河流水质预测。本发明专利技术采用深度时间卷积随机森林模型进行河流水质预测模型构建，更有效地捕捉时间依赖性，增强对非线性关系的建模能力，且多层扩张卷积能更好地提取不同时间尺度特征，并通过随机森林子网提升模型预测精度和鲁棒性，进而增强河流水质预测的可靠性；采用改进的虎鲸捕猎算法进行模型参数优化，通过在虎鲸捕猎算法中引入高斯变异，增加候选解多样性，增强算法的全局搜索能力，并提升模型优化效率，适用于需要快速响应的实际应用场景，有助于增强河流水质预测的实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于河流智能管理，具体是指基于机器学习的河流水质预测方法及系统。

技术介绍

1、河流水质预测利用机器学习技术，通过分析水质数据及其相关因素，对河流未来的水质状况进行预测，它旨在及时发现河流潜在污染问题，帮助相关部门迅速采取预防措施，从而提升河流管理效率，更好地保护河流生态系统健康。

2、但在现有河流水质预测过程中，存在河流水质变化具有明显的时间依赖性，传统模型在捕捉复杂的时间依赖性和非线性关系上具有局限性，导致预测结果不准确，影响后续河流水质治理的有效性的技术问题；存在河流水质预测模型的预测效果依赖于模型参数的选取，而传统虎鲸捕猎算法在搜索空间中的候选解容易趋于集中，进而导致候选解多样性不足，影响模型预测效果，且收敛速度不稳定，难以满足河流水质预测实时性和准确性要求的实际需要的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于机器学习的河流水质预测方法及系统，针对在现有河流水质预测过程中，存在河流水质变化具有明显的时间依赖性，传统模型在捕捉复杂的时间依本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤S3中，所述河流水质预测模型构建，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤S42中，所述构建改进的虎鲸捕猎算法，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤S424中，所述构建虎鲸位置更新策略，具体为通过包围猎物策略和攻击猎物策略进行虎鲸位置更新，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的河流...

【技术特征摘要】

1.基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤s3中，所述河流水质预测模型构建，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤s42中，所述构建改进的虎鲸捕猎算法，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤s424中，所述构建虎鲸位置更新策略，具体为通过包围猎物策略和攻击猎物策略进行虎鲸位置更新，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的河流水质预测方法，其特征在于：在步骤s5中，所述河流水质预测，用于预测河流水质，具体为通过最优河流水质预测模型进行河流水质预测，得到河流水质预测结果，并提供河流治理建议，当河流水质存在异常时，进行预警提醒。

6.根据权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴贤斌，张静，张国兴，张鹏，张楠，郝荣安，陈彤彤，杨静，李晓，刘慧芬，刘冲，孙蕾，王小艺，赵洪桥，冀凯瑶，
申请(专利权)人：聊城黄河河务局东阿黄河河务局，
类型：发明
国别省市：