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利用Prophet模型进行地下水位异常识别初探

目录

一、内容简述................................................2

1.研究背景与意义........................................2

2.国内外研究现状........................................3

3.研究内容与方法........................................5

二、Prophet模型概述.........................................5

1.Prophet模型的原理.....................................6

2.Prophet模型的优势.....................................8

3.Prophet模型的局限性...................................9

三、地下水位数据预处理.....................................10

1.数据收集与整理.......................................11

2.数据清洗与异常值处理.................................12

3.数据转换与标准化.....................................13

四、基于Prophet模型的地下水位预测..........................14

1.模型构建.............................................16

2.模型训练.............................................16

3.预测结果分析.........................................18

五、地下水位异常识别.......................................19

1.异常识别的指标体系...................................21

2.基于Prophet模型的异常检测方法........................22

3.实验设计与结果分析...................................22

六、结论与展望.............................................24

1.研究成果总结.........................................25

2.研究不足与改进.......................................26

3.未来研究方向与应用前景...............................27

一、内容简述

随着城市化进程的加快，地下水位异常问题日益严重，对人类生活和生态环境造成了很大的影响。为了及时发现和解决地下水位异常问题，本文将利用Prophet模型进行地下水位异常识别的初探。Prophet是一种基于时间序列数据的预测模型，具有强大的趋势预测能力和周期性识别能力。通过对比分析不同地区地下水位数据的时间序列特征，运用Prophet模型对地下水位未来的变化趋势进行预测，从而实现地下水位异常的识别。本文首先介绍了Prophet模型的基本原理和应用方法，然后通过对实际地下水位数据的分析，验证了Prophet模型在地下水位异常识别方面的有效性。根据预测结果提出了一些针对性的建议，以期为地下水位异常问题的解决提供参考。

1.研究背景与意义

随着城市化进程的加快和人口的不断增长，对水资源的需求日益增加，地下水资源的管理和保护显得愈发重要。地下水位异常作为反映地下水资源状况的重要指标之一，对其进行有效识别和预测具有重要意义。不仅有助于保障供水安全，预防因地下水位异常引发的地质灾害，还能为水资源管理和决策提供科学依据。

随着大数据技术的飞速发展和机器学习算法的广泛应用，利用先进的数据分析模型进行地下水位异常识别已成为研究的热点。Prophet模型作为一种基于时间序列预测的先进算法，具有预测精度高、适应性强等特点，特别适用于处理具有季节性和趋势性的数据。本研究旨在探讨利用Prophet模型进行地下水位异常识别的方法和策略，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

本研究不仅有助于提升地下水位异常识别的准确性和时效性，还能为水资源管理和保护提供新的技