【摘要】：水質(zhì)評(píng)價(jià)與水質(zhì)預(yù)測(cè)的重要性日益受到重視,已成為環(huán)境保護(hù)管理工作的重要內(nèi)容。水質(zhì)預(yù)測(cè)分析能夠提供目標(biāo)流域的水質(zhì)變化趨勢(shì),從而使得人們有可能預(yù)先采取針對(duì)性的措施,消除污染發(fā)生,達(dá)到保護(hù)流域整體水質(zhì)的目的。因此,水質(zhì)預(yù)測(cè)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文利用時(shí)間序列分析模型——ARIMA模型結(jié)合支持向量回歸機(jī)構(gòu)建組合預(yù)測(cè)模型,對(duì)湘江水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),主要工作如下:(1)湘江流域水質(zhì)參數(shù)采集及處理。作者在2015年至2017年間,每周采樣1次,共125周,分別從湘江流域永州綠埠頭、衡陽(yáng)歸陽(yáng)鎮(zhèn)等7個(gè)斷面采集了6項(xiàng)水質(zhì)參數(shù),分別是鉛(pb)、砷(As)、pH值、溶解氧(DO)、高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、總磷(TP)。針對(duì)部分水質(zhì)參數(shù)缺失現(xiàn)象,作者運(yùn)用拉格朗日插值補(bǔ)值方法將缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全,此方法確保數(shù)據(jù)均值不變,方差相對(duì)偏小,對(duì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)結(jié)果影響較小。(2)基于ARIMA模型的水質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)。利用時(shí)序圖和自相關(guān)圖判斷模型平穩(wěn)性,選擇合適的d值將非平穩(wěn)性時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的時(shí)間序列;采用相對(duì)量最優(yōu)法實(shí)現(xiàn)ARIMA模型的自動(dòng)定階,選擇ARMA(p,q),當(dāng)p和q均小于等于10的所有組合的aic、bic、hqic信息量,取其中aic、bic、hqic信息量達(dá)到最小的即為最優(yōu)模型。(3)基于ARIMA及SVM的組合預(yù)測(cè)。由于ARIMA模型為線性模型,對(duì)非線性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力有限,因此本文構(gòu)建了ARIMA與SVM的組合模型,包括并聯(lián)組合模型和串聯(lián)組合模型。并聯(lián)組合模型分別單獨(dú)計(jì)算ARIMA與SVM預(yù)測(cè)值,然后賦予預(yù)測(cè)值不同權(quán)重,求和后得到并聯(lián)模型預(yù)測(cè)值;串聯(lián)模型以ARIMA模型預(yù)測(cè)值為SVM的輸入,再用SVM進(jìn)行預(yù)測(cè)得到結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明:串聯(lián)模型預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于并聯(lián)結(jié)果。(4)在上述組合預(yù)測(cè)模型研究基礎(chǔ)上,搭建了水質(zhì)預(yù)測(cè)的平臺(tái)。平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入、查看以及預(yù)測(cè)功能等基本功能。平臺(tái)以通過(guò)表格和直觀的折線圖的方式,展現(xiàn)水質(zhì)數(shù)據(jù)的變換情況,為將來(lái)實(shí)現(xiàn)水質(zhì)數(shù)據(jù)平臺(tái)自動(dòng)化監(jiān)管打下基礎(chǔ)。本文結(jié)果表明,基于ARIMA及SVM的串聯(lián)組合預(yù)測(cè)模型精度較高,但其有效性和普適性還需要進(jìn)一步的研究驗(yàn)證。
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：X52

【參考文獻(xiàn)】

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1 王佳敏;張紅燕;;基于ARIMA-SVM組合模型的移動(dòng)通信用戶(hù)數(shù)預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)時(shí)代;2014年09期

2 李忠武;趙新娜;謝更新;袁敏;姜燕松;;三峽工程蓄水對(duì)洞庭湖水環(huán)境質(zhì)量特征的影響[J];地理研究;2013年11期

3 張立杰;寇紀(jì)淞;李敏強(qiáng);朱新杰;;基于自回歸移動(dòng)平均及支持向量機(jī)的中國(guó)棉花價(jià)格預(yù)測(cè)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2013年06期

4 桑燕芳;王中根;劉昌明;;水文時(shí)間序列分析方法研究進(jìn)展[J];地理科學(xué)進(jìn)展;2013年01期

5 馬祥華;;開(kāi)發(fā)建設(shè)項(xiàng)目水土保持方案編制中存在的問(wèn)題[J];中國(guó)水土保持;2011年10期

6 苗成林;周宏;;基于灰色模型的水質(zhì)預(yù)測(cè)[J];中國(guó)農(nóng)村水利水電;2007年02期

7 宛箏;李曄;汪曉露;劉星;劉秀華;王慧覺(jué);;多元線性回歸與灰色聯(lián)合模型在湖泊水質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];江蘇環(huán)境科技;2006年S2期

8 何文杰,王季震,趙洪賓,韓宏大;天津市城市用水量模擬方法的研究[J];給水排水;2001年10期

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1 李拂曉;幾類(lèi)時(shí)間序列模型變點(diǎn)監(jiān)測(cè)與檢驗(yàn)[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

2 劉寶林;松花江流域（吉林省部分）水環(huán)境持久性污染物的環(huán)境特征[D];吉林大學(xué);2013年

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1 劉勝;基于ARIMA與SVM組合模型的國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究[D];東華理工大學(xué);2017年

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本文編號(hào)：2642463