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申请/专利权人：四川国蓝中天环境科技集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于网格搜索和LGBM的城市河道水质预测方法，涉及城市河道管理技术领域。本发明利用城市河道固定水质监测站点的数据，结合Pearson相关系数和灰色关联度，筛选出与河道固定站点的总磷TP、高锰酸盐CODMN、氨氮NH3N浓度高度相关且自相关程度较低的4个最优特征，利用LGBM水质预测模型对最优特征进行河道水质预测，可有效提升预测结果的准确度，并减少LGBM水质预测模型运算时间；利用网格搜索算法对LGBM水质预测模型进行优化，提高LGBM水质预测模型的精确度，且避免调参过程中的主观性和随意性，具有广泛的适用性和良好的稳健性，克服传统方法过于依赖硬件铺设且无法实时监测水质参数的问题。
主权项：1.一种基于网格搜索和LGBM的城市河道水质预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取待测地区每条河的水质站点监测数据；S2、计算每条河的水质站点监测数据对应的Pearson相关系数和灰色关联度；S3、基于Pearson相关系数和灰色关联度对每条河的水质站点监测数据进行处理，得到对应的最优特征数据；S4、对每条河的最优特征数据进行归一化；S5、构建LGBM水质预测模型；S6、利用网格搜索算法对LGBM水质预测模型进行优化，得到优化后的LGBM水质预测模型；S7、将每条河的归一化后的最优特征数据分别输入至优化后的LGBM水质预测模型，得到对应的水质预测结果，完成对城市河道水质的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 一种基于网格搜索和LGBM的城市河道水质预测方法
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