基于SVR-ARIMA组合模型的金泽水库氨氮预测研究

摘要

介绍了用于水质预测的Support Vector Regerssion(SVR)及Autoregressive Integrated Moving Average model(ARIMA)两种回归模型的优缺点,以金泽水库取水口水质氨氮为例,构建SVR-ARIMA组合模型,通过模型和实际数据验证了SVR-ARIMA模型的可预测性,预测效果优于单模型,短期的水质预测模型较准确的预测了金泽水库取水口的水质,可为水库取水水质提供支撑。