机器学习技术在地表水质量监测和管理中的应用
城市和工业废水的排放对城市地区的水质造成了严重影响，成为水质恶化的主要因素之一。为了应对这一挑战，机器学习技术已被广泛应用于地表水质的研究和预测，以提高水质监测和管理的效率和准确性。
机器学习在地表水质量监测中的应用
机器学习技术在地表水质量监测中的应用主要集中在水质预测和分析方面。通过优化机器学习模型，研究人员致力于提高模型的预测准确性。在这一过程中，数据采集是基础，而综合和定期的水质监测结果为水系统管理提供了重要的基准数据。
尽管传统的环境监测方法被广泛使用，但它们在原位监测方面存在一定的局限性。遥感技术的发展为实时、大规模的水质监测提供了可能，并且能够揭示常规方法难以检测的污染物的迁移和分布特征。Sagan等人的研究表明，基于机器学习的模型，如偏最小二乘回归（PLS）、支持向量回归（SVR）和深度神经网络（DNN），能够结合实时监测传感器数据和卫星数据进行高精度的水质预测。
机器学习在水质数据处理中的应用
在机器学习应用中，数据的质量直接影响模型的预测精度。由于各种原因，采集到的数据可能会出现丢失、错误或损坏，导致矩阵稀疏，影响模型性能。在这种情况下，数据清理变得尤为重要。马等人提出了一种结合DNN和深度矩阵分解的方法来预测生物需氧量（BOD），并通过纽约港水域的案例研究验证了该方法的有效性和可靠性。
机器学习模型选择与训练数据集的质量
预测精度与模型选择和训练数据集的质量密切相关。ANN和SVM在预测水质成分方面表现出色。SVM因其泛化能力较强，通常能够产生更高的预测精度。此外，长短期记忆（LSTM）网络和自举小波神经网络（BWNN）能够有效处理波动和非季节性时间序列的水质数据，而传统统计模型如自回归综合移动平均线（ARIMA）模型则因其线性特性而不如这些机器学习模型。
特征选择对机器学习模型预测准确性的影响
机器学习模型的预测准确性还取决于用于训练模型的特征。溶解氧（DO）是地表水质量参数中最受关注的参数之一。在预测DO浓度时，温度、pH值、BOD和磷浓度等参数被证实是影响预测精度的关键特征。此外，富营养化问题也受到关注，藻华的形成是由营养物质、有机物和环境因素共同作用的结果。
机器学习模型架构的优化
机器学习模型的性能还取决于其架构。线性多项式神经网络（PNN）模型在预测多瑙河溶氧浓度时表现出优势，而深度神经网络（DNN）在BOD预测中通过减少均方根误差（RMSE）提高了预测精度。LSTM模型因其循环神经网络结构，能够有效处理时间序列数据，而BWNN模型则需要足够数量的输入特征来确保准确性。