【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水质监测与预测，尤其涉及一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型。
技术介绍
1、水质监测是为了保护水资源、防止水环境污染以及保障人类健康而进行的一项关键技术。然而，传统的水质监测方法通常依赖于人工采样和实验室分析，耗时且实时性差。近年来，随着数据驱动的智能技术的快速发展，利用机器学习技术对水质进行监测和预测成为可能。
2、现有的水质监测方法往往难以快速、准确、实时地发现异常情况。而基于机器学习算法的水质监测模型能够有效地解决这个问题，它通过分析历史数据，挖掘和建立数据之间的关系和模式，从而对未来的水质状况进行预测和监测，实现水质安全监测和预警。
3、专利技术专利cn113723704b公布了一种基于连续和分级混合数据的水质快速预测方法，该方法利用流域土地利用面积、gdp、人口等参数的分类等级，对流域内不同区域的水质变化进行预测，构建深度学习神经网络，快速计算得到流域不同等级社会经济发展情况下的地表水质变化及其空间分布，作为流域水环境治理的依据。该专利技术的水质预测方法避免了采用社会经济数据进行水质预测时社会经济统计数据缺失的问题，可以不需要准确的社会经济数据，仅使用社会经济分类等级数据即可进行预测，实用性更强。并且通过深度学习神经网络进行水质预测，相比传统的数值模拟方法，计算速度更快、适用范围更广。
4、专利技术专利cn114742183b公开了一种基于深度学习的水污染预警方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：在河道内设置若干监测点，获取各监测点的水质数据信息；从水质数据信息
5、在现有的水质监测模型中，基于传统统计方法的模型包括回归分析、主成分分析等统计分析方法，具有简单易懂的优点，但无法处理非线性关系以及复杂的特征间联系，因此实际应用较少。
6、基于神经网络的模型通过模仿人脑神经元之间的连接来实现对数据的分类和预测，具有很强的非线性拟合能力，并且可以自适应地调整参数，从而更好地适应不同的数据特征。但是，训练过程需要大量的时间和计算资源，且可能会出现过拟合等问题。
7、基于决策树的模型具有易于解释、计算速度快等特点，并且可以处理非线性关系和非连续数据。但是，在决策树生长的过程中，容易受到噪声等因素的影响，导致决策树的不稳定性。因此，有必要设计一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，以解决现有技术中模型的准确性和鲁棒性低的问题，实现了同时训练多个决策树形成一个森林，并对数据集进行随机抽样和随机特征选择，以提高模型的准确性和鲁棒性。
2、本申请提供一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，包括如下步骤：
3、a、水质监测数据预处理；
4、b、在预处理后的数据中选择与水质监测目标相关的特征；
5、c、随机森林模型构建；
6、d、对构建后的随机森林模型进行训练；
7、e、对训练后的随机森林模型进行预测；
8、f、对预测后的随机森林模型进行评估；
9、g、最后根据评估结果调整随机森林模型的参数进行优化。
10、优选的，所述步骤a具体流程如下：
11、a、首先对原始水质数据进行清洗，去除无效或不完整的记录；
12、b、使用线性插值或最近邻插值处理缺失值；
13、c、处理异常值：在处理异常值时使用tukey四分位数法或z分数法检测并剔除异常值；
14、d、最后对数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1，用数学公式表示为：
15、
16、其中，μj和σj分别表示第j个特征的均值和标准差。
17、优选的，所述步骤b中使用相关性分析、互信息、递归特征消除方法从预处理后的数据中选择与水质监测目标相关的特征；
18、选定了m个特征，记为f＝{f1，f1，f3，...，fm}，用表示选定特征的矩阵，f表示选定的特征集合；
19、其中，相关性分析用皮尔逊相关系数来衡量两个变量之间的线性关系强度，其公式为：
20、
21、其中，xi和yi分别表示第i个样本的两个变量的取值，和分别表示两个变量的均值；
22、互信息衡量两个变量之间的非线性关系强度，用以下公式进行计算：
23、
24、其中，x和y分别表示两个变量，p(x)、p(y)和p(x，y)分别表示两个变量的边缘概率分布和联合概率分布；
25、递归特征消除是一种迭代算法，每次迭代都会删除对模型贡献较小的特征，直至选出最佳特征集。
26、优选的，所述步骤c中，在随机森林模型构建阶段，设置决策树数量n、基于信息增益的选择、基尼系数，采用基于信息增益的特征选择方法和基尼系数作为节点分裂标准，使用以下公式计算信息增益：
27、ig(y|xj)＝h(y)-h(y|xj)；
28、其中，h(y)和h(y|xj)分别表示样本类别的熵和给定特征xj的条件熵，计算基尼系数的公式为：
29、
30、其中，value(xj)表示特征xj所有可能的取值，|xj＝v|表示特征xj取值为v的样本数量，g(y|xj＝v)表示给定特征xj＝v时样本类别的基尼指数。
31、优选的，所述步骤d具体流程如下：
32、a、在模型训练阶段，使用bootstrap方法从训练集中有放回地抽取m个样本，构建每棵决策树m的训练集；
33、b、然后，根据特征选择方式和决策树生长策略，递归地划分节点，直到达到停止条件；
34、c、用表示第i棵决策树在给定特征矩阵x*和参数p下的预测结果；
35、随机森林模型的训练过程表示为：
36、
37、其中，表示随机森林模型对输入样本x的预测结果，t表示决策树的数
38、量，表示第x棵决策树在给定特征矩阵x和参数p下对样本x的预测结果。
39、优选的，所述步骤e具体流程如下：
40、在模型预测阶段，使用训练好的随机森林模型对新数据进行水质异常事件的识别和预测；对于一个新样本随机森林模型的预测结果由多个决策树的预测结果组成，用数学公式表示为：
41、
42、其中，i(·)是指示函数，当括号内的条件成立时，其值为1，否则为0；c表示类别标记，取值为{0，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤A具体流程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤B中使用相关性分析、互信息、递归特征消除方法从预处理后的数据中选择与水质监测目标相关的特征；
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤C中，在随机森林模型构建阶段，设置决策树数量n、基于信息增益的选择、基尼系数，采用基于信息增益的特征选择方法和基尼系数作为节点分裂标准，使用以下公式计算信息增益：
5.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤D具体流程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤E具体流程如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤F具体
8.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤G具体为：在模型优化阶段，根据评估结果调整随机森林模型的参数，包括决策树数量、特征选择方式、决策树生长策略；使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法搜索最优参数组合P＝{p1，p1，p3，...，pk}，以提高模型的预测性能；在进行参数调整时，先使用交叉验证方法来评估不同参数组合的性能，然后选择表现最优的参数组合作为最终模型的参数。
...【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤a具体流程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤b中使用相关性分析、互信息、递归特征消除方法从预处理后的数据中选择与水质监测目标相关的特征；
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水质监测模型，其特征在于，所述步骤c中，在随机森林模型构建阶段，设置决策树数量n、基于信息增益的选择、基尼系数，采用基于信息增益的特征选择方法和基尼系数作为节点分裂标准，使用以下公式计算信息增益：
5.根据权利要求1所述的一种基于随机森林算法的机器学习水...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘启贞，李巍岳，姚东京，李庆铁，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：
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