ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Design10.61369/ASDS.2025100012Article基于SVM-RF-ANN 集成模型的珠江流域水质预测https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/10/10.61369/ASDS.2025100012李伟奇,黄炫,朱正棋20251102025-12-20水资源短缺已成为制约区域可持续发展的关键性自然资源瓶颈。作为高度城市化区域，珠江流域面临严峻的水质性缺水问题，实现准确的水质预测是保障水生态安全的重要前提。传统水质预测方法多依赖专家经验，存在效率低、误差累积显著等局限性。本文基于机器学习方法，收集2015-2023年珠江流域部分代表性断面的水质监测数据，并进行规范化预处理。采用支持向量机、随机森林与人工神经网络构建水质类别分类模型，运用网格搜索与交叉验证方法优化模型参数，结合特征重要性分析量化各水质指标对分类结果的贡献度。进一步引入软投票集成策略，进而采用粒子群优化(PSO) 算法动态确定最优权重，融合各基模型优势以提升整体预测性能。研究结果可为珠江流域水环境精细化管理提供科学依据，有助于提升水质预测的准确性与鲁棒性，推动流域水资源的可持续利用与生态保护。机器学习,水质预测,珠江流域,SVM,RF,ANN

[1]王建平. 珠江流域生态水力学研究进展[J]. 中国水利, 2023, (14): 34-38.[2]罗昊,周雪欣. 珠江流域饮用水水源保护现状及对策[J]. 水利技术监督, 2024, (08): 70-72.[3]广东省生态环境厅. 2024年广东省生态环境状况公报[R/OL]. (2025-06-05) [2025-10-10]. 2024年广东省生态环境状况公报- 广东省生态环境厅公众网[4]郑冬燕. 珠江流域水量分配基本框架研究[C]//中国水利学会2013学术年会论文集——S1水资源与水生态, 2013: 444-447.[5]丁号楠. 珠江（广州段）流域河流水质时空特征分析和预测研究[D]. 华南理工大学, 2023.[6]白雯睿,杨毅强,郭辉,等. 基于VMD-CNN-LSTM的珠江流域水质多步预测模型研究[J]. 四川轻化工大学学报(自然科学版), 2022, 35(04): 66-74.[7]牛亚朝,罗柱,王强,等. 珠三角区域水资源生态足迹动态分析与预测[J]. 人民珠江, 2024, 45(05): 34-45.[8]van Vliet, M.T.H., Thorslund, J., Strokal, M. et al. Global river water quality under climate change and hydroclimatic extremes. Nat Rev Earth Environ 4, 687–702 (2023).[9]Wang, M., Bodirsky, B.L., Rijneveld, R. et al. A triple increase in global river basins with water scarcity due to future pollution. Nat Commun 15, 880 (2024).[10]杨宇锋,武暕,王璐,等.基于随机森林模型的辽河高时间分辨率氮、磷浓度模拟与预测[J].环境科学学报,2022,42(12):384-391[11]丁彦蕊,孙小妹,王文超,等.基于支持向量机的太湖入湖河流水质影响因素的研究[J].水资源与水工程学报,2011,22(05):38-40+46.[12]赵颖,王建英,孙燕,等.改进人工神经网络在河南部分河流的水质评价中的应用[J].环境与发展,2018,30(03):216-217.[13]郭建青,李彦,王洪胜,等.粒子群优化算法在确定河流水质参数中的应用[J].水利水电科技进展,2007,(06):1-5.[14]李娜,王腊春,谢刚,等.山东省辖淮河流域河流水质趋势的灰色预测[J].环境科学与技术,2012,35(02):195-199.[15]杨晶, 路恒通, 金鑫. 机器学习赋能智慧水利的应用现状[J]. 水利水电技术, 2024,55(10):137-147.[16]聂影,刘永宏,梁卫芳,等. 基于物联网+机器学习的水位、水质预测模型应用研究[J]. 物联网技术, 2024, 14(10): 89-94.