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针对水质检测监测和信息管理系统中监测指标种类较多、水质指标之间往往存在内在关联、水质变化规律隐含较深、水质分析预警准确度难以保证的问题,研究和分析了粗糙集和Dempster-Shafer (D-S)证据理论,提出了基于粗糙集和D-S证据理论联合应用的水质预警算法.结果表明:该方法降低了实际工作中存在的水质历史数据缺失、冲突和冗余问题以及数据量偏少对分析预警结果的影响,有效减少了预警分析的计算量;通过实际数据,以高锰酸盐指数(CODMn)指标分析预测为例,对比分析了单属性拟合预测、基于粗糙集理论的趋势预测、粗糙集和D-S-据理论联合分析预测3种方法的优点和不足,验证了本研究方法是有效的. 相似文献
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