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    188宝金博页面版: 改进决策树算法在水环境质量评价中的应用

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    内容提示： 舍 】 学院 学被 ( 自 然科学版) 2014 年 2 月第 24 卷 第 1 期 Journal of Hefei University( Natural Sciences) F eb．2 0 14 V o1． 24 No． 1 改进决策树算法在水环境质量评价 中的应用 王永梅 ， 肖中新 230036； 2． 安徽省环境监测中心站 ， 合肥( 1． 安徽农业大学 信息与计算机学院， 合肥230061) 摘进， 并将改进的决策树算法运用于水质评价， 建立 了淮河某流域水质量评价模型， 实现 了对水环境质量的评估和 决策支持． 实验结果表明， 改进算法所建立的决策树精确度高、 树型结构简单， 生成的规则简便、 准确， 更加符合 实际情况， 对水环境质量可以作出更为客观、 合...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：12 | 上传日期：2021-04-03 16:54:14 | 文档星级：
    舍 】 学院 学被 ( 自 然科学版) 2014 年 2 月第 24 卷 第 1 期 Journal of Hefei University( Natural Sciences) F eb．2 0 14 V o1． 24 No． 1 改进决策树算法在水环境质量评价 中的应用 王永梅 ， 肖中新 230036； 2． 安徽省环境监测中心站 ， 合肥( 1． 安徽农业大学 信息与计算机学院， 合肥230061) 摘进， 并将改进的决策树算法运用于水质评价， 建立 了淮河某流域水质量评价模型， 实现 了对水环境质量的评估和 决策支持． 实验结果表明， 改进算法所建立的决策树精确度高、 树型结构简单， 生成的规则简便、 准确， 更加符合 实际情况， 对水环境质量可以作出更为客观、 合理的评价， 具有一定的实用价值． 关键词： 决策树 ； ID3 算法； 用户兴趣度； MID3 算法； 质量评价 中图分类号： TP301 文献标识码： A 文章编号： 1673— 162X (2014)01— 0035— 05 要： 根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据， 结合用户兴趣度和 MID3 算法对 ID3 决策树算法进行改 A pplic ation of I m pr oved D ec ision T r ee A lgorithm in W ater Quality E valuation W A N G Y on g·mei ．X I A O Z hong— xin ( 1． School of Information and Computer， Anhui Agricultural University，Hefei 230036 ； 2． Anhui E nvironmental Monitor i ng Center，Hefei 230061，China) A bstract ：Based on the data of three — year water quality evalu ation of a basin of the H u aihe river ，ID 3 decision tree algorithm was improved with the combination of user ’ s interest and MID3 algor i thm．T he improved algorith m was then employed in the water quality evaluation ，and established an evaluation model ，which real ized water environment quality evaluation and decision support．T he experimental results show that the improved algorithm of the decision tree is of high precision and simple tree stru cture wh ich is more in line with the ac tual situation and h as c ertain prac tic al valu e in mak ing objective and reasonable evaluation． K ey words ：decision tree ；ID 3 algor i thm ； user —interest ； M ID3 algor i thm ； quality evaluation 随着国内经济的快速发展 ， 城镇化建设 和工业生产规模的不断扩大 ， 人们在生活和工业生产中的用水 量急剧增大， 从而导致污废水排放量也大量增加， 长此以往势必造成大量水体遭受工业废水和生活污水的 污染． 应用现代信息技术的手段对水体内各要素进行分析并作出定量的评价， 弄清区域内水环境质量 的变化及其发展规律， 对区域环境系统的污染控制规划及区域环境系统工程方案制定具有现实意义． 由于 水环境 的评价因子众多 ， 且这些评价因子与水质级别之间并非存在线性关系 ， 故增加了评价的难度． 目前 ， 国内外有很多水环境质量的评价方法 ， 如 ： 综合指数评价法 j 、 灰色关联分析法 j 、 ：酆掀琅蟹 J 、 聚 类法 、 人工神经网络 法等 ， 这些评价方法在评价标准 、 评价模式和质量分级等方 面均存在着差异 ， 造 成人 为因素对评价结果影响较大． 决策树是数据挖掘中的一种简单却应用广泛的分类技术， 通过构造决策树的方法来发现数据中所隐 含的分类规则． 具体方法是先根据输入训练数据集建立分类模 型， 继而将未知测试集中的样本数据从根节 点开始经过某个路径到达叶子节点， 对该叶子节点作出预测， 比较适合于判断因素比较少、 逻辑组合关系 不复杂的情况． 通过该算法的应用， 可以了解水环境污染源、 污染过程、 污染程度及污染物分布， 掌握水体 收稿日期： 2013— 11— 26 基金项目： 安徽省188宝金博页面版厅 自然科学研究重点项 目( KJ2013Z079) 资助． 作者简介： 王永梅(1974一 ) ， 女， 安徽全椒人 ， 安徽农业大学信息与计算机学院副教授 修回日期 ： 2013— 12— 28

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