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多源数据融合与智能预警系统开发
说明
不同流域的水质变化受多种因素影响，单一模型难以适应所有情境。如何设计具有良好适应性的预测模型，使其能够适应不同的环境变化和管理需求，是当前研究中的一个重要挑战。
在构建预测模型时，首先需要对水质数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、异常值处理等。接下来，根据模型的要求选择合适的特征变量，并进行相关性分析，剔除冗余变量。然后，通过回归分析、时间序列分析等方法，建立数学模型。模型建立后，需要对其进行验证和优化，确保其具备较好的预测能力。
水质变化趋势的预测不仅是单一的水质监测和预警，还应与其他环境管理措施相
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