研究波纹基因编程模型在北方邦地区水质分析的有效性

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 水资源管理 水资源管理
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 水质对环境健康和生命维持至关重要,但受到工业化学品污染,农业排水和卫生条件差的威胁.
• 印度现有的水质预测模型通常由于无关或缺失的数据而表现不佳,并且经常忽视溶解氧 (DO) 作为关键污染指标.
• 污染影响地表水,地下水和河流,需要改进评估方法.

研究的目的:

• 开发和验证基于波纹基因编程 (WGP) 的模型,用于评估印度北方邦的13条河流的水质.
• 通过结合一种方法来解决数据质量问题,该方法将不相关的数据丢弃,并归算缺失的值.
• 突出溶解氧 (DO) 作为评估水质的主要参数的重要性.

主要方法:

• 开发一个包含数据预处理技术的波形遗传编程 (WGP) 模型.
• 使用Morlet波段作为母波段,与通常使用的Db波段相比,这是一个新的方法.
• 采用链式方程 (MICE) 的多重推算技术来处理缺失的数据值.

主要成果:

• 在评估河流水质方面,WGP模型显示出了有希望的结果.
• 该模型有效地识别和丢弃冗余和无关紧要的数据,提高预测准确性.
• 该研究证实了使用溶解氧 (DO) 作为评估水质的关键因素的可行性.

结论:

• 拟议的WGP模型为水质评估提供了有效的工作流程,特别是在印度环境中.
• 莫莱特波段和MICE技术的新组合显著提高了数据质量和模型性能.
• 溶解氧 (DO) 应被认为是准确监测和管理水质的关键参数.