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基于R语言的数据挖掘在水环境管理中的应用
引用本文:肖凯,魏菲,彭昌水. 基于R语言的数据挖掘在水环境管理中的应用[J]. 长江科学院院报, 2012, 29(9): 91-94. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5485.2012.09.021
作者姓名:肖凯  魏菲  彭昌水
作者单位:1.长江水利委员会 a.网络与信息中心水利发展研究所;b.机关服务中心计划财务处,武汉430010;2.长江科学院 信息中心,武汉430010
摘    要:运用数据挖掘中的分类回归树方法,对河流中的有害藻类生成进行了建模,分析得出河流中藻类生成的重要影响因子是磷酸盐含量、氯化物含量和最大pH值。另一方面,运用R语言实现并验证了CART 算法的优越性和易用性。其结论和方法有助于水环境管理部门更有效地对水质进行监测和预测。

关 键 词:数据挖掘   分类回归树   R语言   水质监测  
收稿时间:2011-06-28
修稿时间:2012-05-25

Application of R Language-Based Data Mining in Water Environment Management
XIAO Kai , WEI Fei , PENG Chang-shui. Application of R Language-Based Data Mining in Water Environment Management[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2012, 29(9): 91-94. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5485.2012.09.021
Authors:XIAO Kai    WEI Fei    PENG Chang-shui
Affiliation:1.Network Information Center of Changjiang Water Resources Commission, Wuhan  430010, China; 2.Agencies Service Center of Changjiang Water Resources Commission, Wuhan  430010, China;3. Information Center, Yangtze River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China
Abstract:The authors analyzed the model of harmful algal blooms in the river on the basis of classification regression tree(CART) algorithm of data mining.Results indicated that phosphate,chloride and the maximum pH values are key factors of algae generation.Furthermore,we employed the R language to validate the superiority and convenience of using CART algorithm.The conclusions and methods could contribute to a more effective water quality monitoring and forecasting.
Keywords:data mining  classification and regression tree(CART)  R language  water quality monitoring
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