數(shù)據(jù)挖掘算法在水質(zhì)評價(jià)預(yù)測中的應(yīng)用

吳旭東+馮璐遠(yuǎn)+陳正軍+李映曦

摘要：該文采用決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Logistic回歸和基于徑向基的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四種算法來建立水質(zhì)評價(jià)預(yù)測模型，并對結(jié)果進(jìn)行了分析。預(yù)測結(jié)果顯示，基于徑向基的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在四種算法中是最合適的方法，預(yù)測準(zhǔn)確率較高，建議推廣和使用。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；決策樹；水質(zhì)模型

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）35-0003-02

1 概述

水是人類賴以生存的重要物質(zhì)，它是不可缺少、不可替代的重要資源。隨著我國工業(yè)化進(jìn)程的加快和經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，水污染日益嚴(yán)重已經(jīng)成為制約我國實(shí)施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略重要因素。水環(huán)境問題已經(jīng)成為眾多專家、學(xué)者研究的重點(diǎn)問題，目前國內(nèi)外研究水環(huán)境質(zhì)量的評價(jià)方法非常多，有關(guān)文獻(xiàn)討論水質(zhì)評價(jià)的方法有幾十種，呈現(xiàn)出非?；钴S的態(tài)勢。由于水環(huán)境中的各種元素的不確定性和水體的未知性，傳統(tǒng)的確定性評價(jià)方法已經(jīng)很難適應(yīng)研究。有些水質(zhì)模型雖考慮了影響水質(zhì)變化的諸多因素，模擬預(yù)測效果較理想，但往往較復(fù)雜并需要大量基礎(chǔ)資料和數(shù)據(jù)，使得研究的進(jìn)一步開展和應(yīng)用受到限制。而目前，較常見的情況是根據(jù)水體當(dāng)前的水質(zhì)情況、污染物的遷移特點(diǎn)和流域內(nèi)污染物的排放情況來預(yù)測水質(zhì)未來的變化趨勢，為水質(zhì)污染預(yù)測尋找一種合適的模型是非常必要。

2 相關(guān)理論分析

2.1 決策樹

決策樹是應(yīng)用的最廣的歸納推理算法之一，它是一種逼近離散值函數(shù)方法，對噪聲有很好的健壯性且能夠?qū)W習(xí)析取表達(dá)式。決策樹一般都是自上而下的來生成的，并用了貪婪的搜索遍歷方法進(jìn)行遍歷。每個(gè)決策或事件都可能引出兩個(gè)或多個(gè)事件，導(dǎo)致不同的結(jié)果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。常用的決策樹算法包括C&RT算法、ID3經(jīng)典算法、C4.5算法、C5.0算法、CHAID算法、QUEST算法。

決策樹的基本算法是貪心算法，它以自頂向下遞歸的各個(gè)擊破方式構(gòu)造決策樹，最著名的決策樹算法為ID3算法。ID3算法主要針對屬性選擇問題，是決策樹學(xué)習(xí)方法中最具影響和最為典型的算法。該方法使用信息增益度選擇測試屬性。

2.2 基于徑向基的RBF神經(jīng)網(wǎng)

最基本的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成包括三層，分別為輸入層、隱層（中間層）和輸出層。其中輸入層由一些源點(diǎn)（感知單元）組成，它們將網(wǎng)絡(luò)與外部環(huán)境連接起來，僅起到數(shù)據(jù)信息的傳遞作用，對輸入信息不進(jìn)行任何變換；隱層神經(jīng)元的核函數(shù)（或稱作用函數(shù)）取為徑向基函數(shù)，對輸入信息到隱層空間之間進(jìn)行非線性變換，通常具有較高的維數(shù)；輸出層是線性的，為輸入層的激活模式提供響應(yīng)。

設(shè)隱層、輸出層上的神經(jīng)元數(shù)分別為，，輸入模式記為，，輸出記為，。本文取徑向基函數(shù)為Gauss函數(shù)，隱單元輸出則為

式中：為隱層第個(gè)神經(jīng)元的輸出值；為隱層第個(gè)神經(jīng)元的中心，由隱層第個(gè)神經(jīng)元對應(yīng)于輸入層所有神經(jīng)元的中心分量構(gòu)成，；為隱層第個(gè)神經(jīng)元的寬度，與相對應(yīng)；為歐氏范數(shù)。

輸出層神經(jīng)元的輸入輸出關(guān)系表達(dá)式是：

式中：為輸出層第個(gè)神經(jīng)元的輸出值；為輸出層第個(gè)神經(jīng)元與隱層第個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)值。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)在此主要是指網(wǎng)絡(luò)的中心、寬度、和調(diào)節(jié)權(quán)重。

3 實(shí)驗(yàn)過程

收集和提取一組用戶基本數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如圖1所示。

影響水質(zhì)狀態(tài)的指標(biāo)主要有：1） 溶解氧（DO）：衡量水體的自凈能力（傳感器網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)采集）；2）溫度：水溫隨著天氣的變化（傳感器網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)采集）；3） PH值：反映水質(zhì)的酸堿程度（傳感器網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)采集）；4）氨氮：代表水中營養(yǎng)性污染物的含量（手持傳感器手動(dòng)采集）；5）氧化還原電位（ORP）：水溶液氧化還原能力的測量指標(biāo)（手持傳感器手動(dòng)采集）；6）當(dāng)前環(huán)境因素（天氣，水體環(huán)境狀況）。其中1-250條記錄為訓(xùn)練樣本，251-300條記錄為測試樣本數(shù)據(jù)。通過建立各種模型來尋求一套最合適的評價(jià)方法，預(yù)測準(zhǔn)確率較高的模型。

基于水質(zhì)評價(jià)量化指標(biāo)抽取DO、PH、NH、SD等四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，建立水體環(huán)境質(zhì)量評價(jià)量化模型，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)智能化識別。依據(jù)依照《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838-2002）中規(guī)定，地面水使用目的和保護(hù)目標(biāo)，中國地面水分五大類：Ⅰ類—主要適用于源頭水，國家自然保護(hù)區(qū)；Ⅱ類— 主要適用于集中式生活飲用水、地表水源地一級保護(hù)區(qū)，珍稀水生生物棲息地，魚蝦類產(chǎn)卵場，仔稚幼魚的索餌場等；Ⅲ類— 主要適用于集中式生活飲用水、地表水源地二級保護(hù)區(qū)，魚蝦類越冬、回游通道，水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)等漁業(yè)水域及游泳區(qū)；本文取前三類水質(zhì)進(jìn)行研究，對水質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測、分類和仿真。

3.1 利用決策樹建立模型

利用決策樹算法建立數(shù)據(jù)流，快速建立整體數(shù)據(jù)流圖，決策樹的核心算法采用C&RT模型算法。此算法的優(yōu)點(diǎn)是可以啟用交互會(huì)話作為模型的構(gòu)建選項(xiàng)，生成的模型之前可以編輯樹，使用專家模式可以使用生成樹和修剪樹。

SD<=9.8且PH>6.75為III類水質(zhì)；當(dāng)9.86.75為II類水質(zhì)；當(dāng)9.86.75且NH<=11.5時(shí)為III類水質(zhì)；當(dāng)9.86.75且NH>11.5時(shí)為II類水質(zhì)；當(dāng)9.811.5時(shí)為II類水質(zhì)；當(dāng)9.88.85且NH>11.5時(shí)為III類水質(zhì)。

通過樣本數(shù)據(jù)建立了決策樹模型，從250-300條記錄測試數(shù)據(jù)使用此模型，得到以下結(jié)果，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率為76%，方差為0.021，標(biāo)準(zhǔn)差為0.144，均值標(biāo)準(zhǔn)誤0.02。

3.2 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型

使用數(shù)據(jù)挖掘軟件，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的水質(zhì)評價(jià)預(yù)測模型，輸入變量是基于水質(zhì)評價(jià)量化指標(biāo)DO、PH、NH、SD，建立水體環(huán)境質(zhì)量評價(jià)量化模型，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)智能化識別。使用1-250條記錄為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，251-300記錄為測試樣本數(shù)據(jù)。

如圖3所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)DO、PH、NH、SD等四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的含量來判斷水質(zhì)處于哪個(gè)級別。通過樣本數(shù)據(jù)建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，從250-300條記錄測試數(shù)據(jù)使用此模型，得到結(jié)果，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率為68.852%，方差為0.103，標(biāo)準(zhǔn)差為0.321，均值標(biāo)準(zhǔn)誤0.045。

3.3 構(gòu)建預(yù)測Logistic回歸模型

使用數(shù)據(jù)挖掘軟件，應(yīng)用Logistic回歸算法來構(gòu)建水質(zhì)評價(jià)預(yù)測模型，輸入變量是基于水質(zhì)評價(jià)量化指標(biāo)DO、PH、NH、SD，建立水體環(huán)境質(zhì)量評價(jià)量化模型，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)智能化識別。使用1-250條記錄為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，251-300記錄為測試樣本數(shù)據(jù)。

如圖4所示，Logistic回歸算法模型根據(jù)DO、PH、NH、SD等四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的含量來判斷水質(zhì)處于哪個(gè)級別。通過樣本數(shù)據(jù)建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，從250-300條記錄測試數(shù)據(jù)使用此模型，得到結(jié)果，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率為70%，方差為0.011，標(biāo)準(zhǔn)差為0.105，均值標(biāo)準(zhǔn)誤0.015。

3.4 利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型

使用數(shù)據(jù)挖掘軟件，應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的水質(zhì)評價(jià)預(yù)測模型，輸入變量是基于水質(zhì)評價(jià)量化指標(biāo)DO、PH、NH、SD，建立水體環(huán)境質(zhì)量評價(jià)量化模型，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)智能化識別。使用1-250條記錄為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，251-300記錄為測試樣本數(shù)據(jù)。測試結(jié)果與誤差，其中預(yù)測誤差中，準(zhǔn)確率為88.23%，錯(cuò)誤率為11.76%，Kappa統(tǒng)計(jì)為0.7692，平均絕對誤差0.11，均方根誤差為0.2291。從結(jié)果來看該模型的自學(xué)能力較強(qiáng)，模型精度高，誤差范圍小，適合水質(zhì)預(yù)測評價(jià)模型的需要。

通過以上數(shù)據(jù)比較分析，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測效果明顯優(yōu)于決策樹算法、Logistic回歸算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多次模型的學(xué)習(xí)來完善算法模型，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速收斂的特性使得它非常適合水質(zhì)預(yù)測模型的建立，并且可以進(jìn)一步跟蹤探索水質(zhì)變化過程中的規(guī)律。而決策樹算法和Logistic回歸無論是從對樣本的要求上，還是從預(yù)測的精度來說都不具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，所以，應(yīng)用結(jié)果表明，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測是可行的，可為水質(zhì)模擬預(yù)測提供一種有效的新方法，建議在水質(zhì)預(yù)測中推廣和應(yīng)用。

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