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本发明涉及信息技术领域，并公开了一种多因素时空耦合的水环境预测方法，包括：获取水环境内部数据和水环境外部数据；对水环境内部数据和水环境外部数据进行预处理，获取预处理后的多源数据；将预处理后的多源数据作为训练集输入随机森林回归模型，对多源数据进行重要性选择，选出随机森林回归模型误差最小的影响因素集合，将影响因素集合作为最优特征选择集；将最优特征选择集作为训练集输入最小二乘支持向量机模型，对最小二乘支持向量机模型进行训练，获取多因素耦合的水质预测模型，基于多因素耦合的水质预测模型，获取水环境预测结果。本发明降低最小二乘支持向量机训练模型的维度，提高预测精度。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202510073648.X
Filing Date： 2025-01-17
Publication Date： 2025-02-21
Pub. No.： CN119493967A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 公开
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