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Updated: Jun 17, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
用基于黑猩猩算法改进的随机森林模型对水文环境进行区域质量分析
Xuesong Li1,2, Liangliang Zhang3, Xian Chen1
1Guangdong Provincial Key Laboratory of Agricultural & Rural Pollution Abatement and Environmental Safety, College of Natural Resources and Environment, South China Agricultural University, Guangzhou, China.
一个新的黑猩猩优化算法-随机森林 (ChOA-RF) 模型准确地评估了水质,识别了江山江的贫困农场水和更好的地下水. 主要污染物包括和,并提出了有针对性的战略.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 评估水质水质的评估.
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 高精度的水环境质量评估对于区域水污染风险预警系统至关重要.
- 传统模型往往缺乏有效环境管理所需的准确性.
- 建山江地区的水质需要详细的评估,以告知有针对性的改进.
研究的目的:
- 开发和验证使用黑猩猩优化算法-随机森林 (ChOA-RF) 的新型水质评估模型.
- 评估中国江山江地区的水环境质量.
- 将ChOA-RF模型的性能与传统和其他机器学习模型进行比较.
主要方法:
- 采用了黑猩猩优化算法 (ChOA) 来增强随机森林 (RF) 模型,创建了ChOA-RF模型.
- 应用了CHOA-RF模型来评估江山江地区的水质.
- 将CHOA-RF与实证价值模型和粒子群优化-随机森林 (PSO-RF) 模型进行比较.
主要成果:
- 采用CHOA-RF模型显示出卓越的性能,减少了根平均平方误差和平均绝对百分比误差,同时提高了确定系数.
- 江山江地区的水质以西北地区 (农场) 的恶劣条件和比表面水质更好的地下水质量为特征.
- 总 (TN),总 (TP), (NH3-N),铁 (Fe) 和 (Mn) 被确定为主要污染物,在地表和地下水中超过标准.
结论:
- 采用 ChOA-RF 模型,为高精度的区域水环境质量评估提供了更准确,更有效的机器学习方法.
- 过度使用化学肥料可能是TP,TN和NH3-N水平升高的原因.
- 建议针对江山江地区采取有针对性的战略,包括减少肥料使用和改善水资源管理.
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