【摘 要】
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为获得更加高效和稳定的地下水水质评价方法,基于安阳市8个地下水监测点的水质检测数据,利用基于随机森林模型的地下水水质评价模型对该地区地下水水质进行综合评价,并与BP神
【机 构】
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河北地质大学水资源与环境学院; 河北地质大学河北省水资源可持续利用与开发重点实验室; 河北省水资源可持续利用与产业结构化协同创新中心; 河北地矿局国土资源勘查中心;
【基金项目】
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中国博士后基金面上项目(2018M631874);河北省教育厅重点基金项目(ZD2019082);河北省教育厅自然青年基金(QN2017026);河北省地质资源环境监测与保护重点实验室开放课题项目(JCYKT201901);河北省自然科学基金(D2018403040);河北地质大学博士科研启动基金(BQ2017011);河北省水利科技计划(2017-59)
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为获得更加高效和稳定的地下水水质评价方法,基于安阳市8个地下水监测点的水质检测数据,利用基于随机森林模型的地下水水质评价模型对该地区地下水水质进行综合评价,并与BP神经网络模型结果进行比较。结果表明,8个地下水监测点的水质主要为Ⅱ、Ⅲ类水,其中位于安阳市汤阴县、内黄县、滑县的监测点水质较差,生活污染及工业污染是该区域导致水质变差的关键。通过对比两个模型评价流程及结果,发现基于随机森林模型的水质评价模型能够准确评价水质的同时,拥有更高训练效率与稳定性。
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