改进属性识别法在水质评价中的应用

为克服水质综合评价过程中指标权重带有主观性的弱点,提出了基于数据驱动技术确定权重的改进属性识别法,综合利用分类标准信息和样本信息进行迭代确定权重.采用浮桥河水库枯水期水质监测资料进行水质评价,验证了该模型用于水质综合评价的可行性.     

湖泊富营养化趋势的灰色马尔柯夫预测

根据水质时间序列具有趋势性和波动性的特点,将灰色马尔柯夫模型应用于太湖、滇池、巢湖三大湖泊水质富营养化趋势预测,其预测值可看成趋势项和随机波动项之和.预测过程如下:①用t检验准则判断并剔除序列中的异常数据,保证CM(1,1)模型精度;②建立GM(1,1)模型,对时序数据进行拟合,找出其变化趋势并建立趋势项;③根据最大残差划分状态空间,进行马尔柯夫预测,找出波动性规律并建立随机波动项.预测结果显示:太湖、滇池、巢湖预测结果的相对误差分别为3.59%、1.73%、2.20%,平均相对误差为2.50%,比单纯的灰色CM(1,1)模型降低了0.32%.