基于随机森林的北票市水质评价模型及应用

为科学评价水源地水体质量,建立了随机森林(RF)算法的水质评价模型,以北票市水源地36处水样监测数据为基础,对研究区水质实施综合评价。结果表明,北票市水源地水体中主要化学物质含量达到饮用水标准,大部分(31处)水样为I类,少部分(5处)为II类;随机森林Gine系数表明,影响区域水质的首要因子是NO-3,其次是NH+4,SO2-4,Na+,Cl-,p H值和总硬度的影响较低。另以BP和SVM算法评价结果为对比,可知RF算法精度更高,适宜性较强,表明基于RF的水质评价模型有效。