荆门市竹皮河流域地表水污染预报研究

指出了随着经济社会的高速发展,水资源安全问题日益凸显。竹皮河及其支流作为荆门城区的纳污河流,承接荆门中心城区90%以上工业废水和生活污水,竹皮河及其支流的地表水情况关乎荆门市的经济发展与社会民生。以竹皮河流域为研究对象,通过机器学习的方法对地表水水污染等级进行预报,对竹皮河肖家岗水质自动监测站的周度数据进行了分析,运用最小二乘支持向量机对8周的数据进行了测试。分析结果可知:只有第六个污染等级预报错误,其他的七个污染等级均预报正确。这可充分的说明,五个指标与水污染等级之间存在一种强烈的对应关系,也说明所使用的LS-SVM算法的正确性和有效性。同时为了对比说明,运用RBF神经网络进行了预测。训练数据和测试数据与LS-SVM预测法一致。对比预测结果发现:RBF神经网络的预测结果与LS-SVM预测结果相比,存在预测精度不高的问题。同时,LS-SVM算法具有简便的操作性。通过对竹皮河水质自动监测站评价和预报,可为将来的优化空间布局、调整产业结构和划定重点生态保护区等措施提供理论支撑。