基于改进型markov的高原湖泊水质预测算法研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于改进型Markov的高原湖泊水质预测算法研究　　摘要：预测水质变化趋势能及时准确发现水质恶化的原因，对指导工农业生产及水质治理有较大意义。但是目前对高原湖泊水质预测算法的研究还很匮乏，为了解决高原湖泊水质预测问题，在有限的水质数据资源的情况下，首先对数据进行预处理，然后再对水质进行Markov算法预测。理论分析和仿真结果验证洱海水质不同化学因子的预测精度达到%以上，相对传统的Markov预测算法在预测精

2、度上有了很大提高。　　关键词：水质预测；高原湖泊；Markov算法；MATLAB　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP312　　文献标识码：A文章编号文章编号：　　Abstract：Thepredictionofthewaterqualitychangetrendcanaccuratelyfindthecauseofwaterdeterioration，andhasgreatsignificanceforguidingindustrialandagriculturalproductionandwaterqualitymanagement.Atpresent，thestudyofp

3、lateaulakeswaterqualityforecastingalgorithmisdeficient.Tosolvethisproblem，thispaperpreparesandanalyzeslimiteddatainadvance.ThenweapplyMarkov为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理

4、人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。forecasttotheErhaiplateaulakewaterquality.Finally，theoryanalysesandsimulationresultsillustratethatpredictionaccuracyofdifferentchemicalfactorismorethan%，whichisimprovedsignificantlycomparedwithtraditionalMarkovforecast.　　KeyWords：waterqualityprediction；plateaulakes；

5、Markovforecast；MATLAB　　0引言　　随着社会和经济的发展，对水资源的保护与合理利用已经受到了极大的关注。河道水质状态直接影响到了沿岸居民的饮用水质量。水是生命之源，也是生态的基础和生产的关键。河道水资源污染已经成了我国经济和社会发展面临的主要难题。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县

6、教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　水质变化趋势预测是维护与管理当前水质的重要依据，通过预测可以了解当地水域环境质量演变趋势，从而及时发现水质恶化原因并制定相应的治理措施。随着环境科学研究的进一步深入，水质预测模型的方式也层出不穷，主要包括灰度、人工神经网络、决策树和Markov预测模型等，但其算法的预测结果并不是那么理想。文献[1]中作者采用决策树的算法针对在线监测站得到的未经处理的水质数据进行水质预测，但其预测精度只有80%。文献[2]中选用灰度系统和神经网络相结合的模型算法来预测地表水质，虽然相对单独的灰度或者神经网络的算法预测精度有所提高，但最后的水质预测精度并

7、不高。文献[3]中设计了一种基于ANN算法和GIS技术的水质预测软件，对青岛产芝水库水质进行了预测，但是误差率仍高达10%。文献[4]中采用未确知综合评价方法与Markov算法结合的水质预测模型，对安徽淝河水质状态预测结果精度非常高。文献[5]中利用灰度模型对淡水湖泊鄱阳湖水质进行预测，预测模型最大方差比也只达到4%。文献[6]采用ANN与Markov结合的水质预测模型对吐露港的水质发展趋势预测效果较好，但还存在一定误差。文献[7]中采用学习矢量化网络水质预测模型分别