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摘要：本发明提供了一种基于集成学习的原水2‑MIB浓度预测模型的预测方法，包括如下步骤：获取目标原水历史2‑MIB的人工检测结果、同期在线水质数据、气象监测数据、水文监测数据；对获取的数据进行清洗和异常值剔除；进行特征衍生，得到特征数据，作为预测模型的输入；分别构建XGBoost、LightGBM和CatBoost训练模型，并分别进行参数优化，采用Boosting模型进行结果集成，并与统计时序模型进行结果集成，得到2‑MIB浓度预测模型；采用2‑MIB浓度预测模型预测2‑MIB浓度。本发明的技术方案，可以对饮用水水源中2‑MIB的含量进行预测，并预测变化趋势，以便进行相应的处理。
主权项：1.一种基于集成学习的原水2-MIB浓度预测模型的预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，获取目标原水历史2-MIB的人工检测结果、同期在线水质数据、气象监测数据、水文监测数据；步骤S2，对步骤S1获取的数据进行清洗和异常值剔除；步骤S3，进行特征衍生，得到特征数据，作为预测模型的输入；步骤S4，对步骤S3得到的数据分别构建XGBoost、LightGBM和CatBoost训练模型，并分别进行参数优化，采用Boosting模型进行结果集成；采用使用prophet统计方法对时序数据进行建模；将Boosting模型的结果与统计时序模型的结果进行结果集成，得到2-MIB浓度预测模型；步骤S5，采用2-MIB浓度预测模型预测2-MIB浓度。
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百度查询： 深圳市水务(集团)有限公司 基于集成学习的原水2-MIB浓度预测模型的预测方法
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