基于机器学习的城郊地下水水质综合预测：希腊阿提卡地区案例
Integrated Machine Learning Based Groundwater Quality Prediction in a Peri-Urban Area: The Case of Attica Region, Greece
发表于 2026年6月10日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究利用希腊阿提卡河流域80个监测站的958条观测记录，结合MICE-PMM缺失值插补与TabNet、SVM和GBM模型预测地下水水质指数。MICE-PMM与TabNet组合表现最佳，R²和NSE均为0.91；特征分析显示硝酸盐是水质指数变化的主要驱动因素。