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作者：王敏;王佳锋;曹小萌;曹冉;马睿;
单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院;安徽建筑大学电子与信息工程学院;
摘要：以无锡市太湖流域2023年6个断面的全年地表水的水质监测数据为研究对象，选取溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷和总氮5种关键影响因素作为水质评价指标。采用模糊综合评价方法分析地表水的水质状况，同时基于5种水质评价指标构建随机森林模型，实现太湖水质的分类预测。结果显示，6个断面水质呈明显月度变化趋势，能反映整体水环境状况。与其他常用分类方法相比，本研究构建的随机森林模型在6个断面及总体的分类准确率均达到最高，平均准确率为97.6%,效果显著，可为无锡市太湖流域地表水的水质管理与治理提供科学依据。
关键词：太湖流域;;模糊综合评价;;随机森林;;水质评估;;预测分类
基金资助：国家自然科学基金项目(41775165,U22B2002);; 安徽省高校杰出青年科研项目(2023AH020022)
