魏福平，方朝陽,2，宗宇

（1.江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，南昌330022；2.鄱陽湖濕地與流域教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南昌330022）

0 引言

水質(zhì)是人們十分關(guān)注的一個(gè)領(lǐng)域，水質(zhì)的好壞直接影響人們的生產(chǎn)生活。高錳酸鹽指數(shù)（Permanganate Index，CODmn）是常用來反映飲用水、水源水和地表水受有機(jī)和無機(jī)可氧化物質(zhì)污染的程度的一個(gè)指標(biāo)[1]。傳統(tǒng)化學(xué)方法雖然具有精度高穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn)，然而其操作復(fù)雜耗時(shí)、易產(chǎn)生二次污染的缺點(diǎn)也不容小覷[2]。采用紫外-可見光譜技術(shù)對(duì)水樣的光譜進(jìn)行測(cè)定，分析其光譜特征并結(jié)合相應(yīng)數(shù)學(xué)關(guān)系可以快速便捷地獲取CODmn的值[3]。

本文針對(duì)國(guó)標(biāo)法檢測(cè)水樣的水質(zhì)CODmn的各種問題，基于極限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）算法，采用實(shí)際水樣的紫外-可見光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建了預(yù)測(cè)水質(zhì)CODmn值的XGBoost的模型。研究表明，XGBoost算法在水質(zhì)CODmn值的預(yù)測(cè)中具有模型精度較高、擬合優(yōu)度好的特點(diǎn)。

1 方法介紹與模型構(gòu)建

1.1 紫外-可見光譜法

紫外-可見光譜法是通過分析水樣對(duì)入射光譜的某些波段吸收形成的光譜特征，從而得到水樣中物質(zhì)的組分和濃度等信息的方法，如圖1所示。波長(zhǎng)在10nm~380nm區(qū)間內(nèi)的為紫外光譜，而在這個(gè)區(qū)間內(nèi)又可以細(xì)分為遠(yuǎn)紫外光譜（10~200nm）和近紫外光譜（200nm~380nm）。波長(zhǎng)在380nm~780nm區(qū)間內(nèi)的為可見光譜。

1.2 極限梯度提升（XGBoost）算法

2015年，美國(guó)華盛頓大學(xué)博士陳天奇等人首次提出XGBoost算法，該算法是在梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行工程上的優(yōu)化。XGBoost在原理上與GBDT算法相同，只是在工程上把GBDT的速度和效率發(fā)揮得更極致（ex-treme）。XGBoost算法與GBDT算法的主要區(qū)別在于：GBDT中梯度下降利用的是一階泰勒公式展開，而XG-Boost采用了二階泰勒公式展開進(jìn)行梯度下降；此外，為防止出現(xiàn)過擬合的情況，XGBoost加入了GBDT所沒有的正則項(xiàng)。

圖1 水質(zhì)探頭反饋回來的水樣光譜曲線圖

XGBoost是一個(gè)樹集成模型，它使用的是K（樹的總數(shù)為K）個(gè)樹的每棵樹對(duì)樣本的預(yù)測(cè)值的和作為該樣本在XGBoost系統(tǒng)中的預(yù)測(cè)。現(xiàn)有一個(gè)包含了n個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xj,yj),(xn,yn)},(xj∈R,yj∈R)，其中，xj為第n=j個(gè)樣本的特征，yj為第n=j個(gè)樣本的標(biāo)簽值（真實(shí)值）。XGBoost的預(yù)測(cè)過程如下：

在公式（2）中，K為決策樹輸出葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，為(t-1)次的預(yù)測(cè)值，ft(xj)為當(dāng)前時(shí)刻誤差預(yù)測(cè)值。

經(jīng)CT診斷有49例為陽性，53例為陰性，eFAST檢查方式的特異性為96.23%，敏感性為89.80%，詳情見表。

（2）整合目標(biāo)函數(shù)L(?)：

（3）對(duì)目標(biāo)函數(shù)L(?)使用二階泰勒公式展開，得：

綜上，公式（6）即為所求。

1.3 預(yù)測(cè)水質(zhì)CODmn值的XGBoost模型構(gòu)建

本文提出的XGBoost預(yù)測(cè)模型基本流程為：在獲取所需數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值分析與處理，剔除其中的異常值，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型所需的數(shù)據(jù)。然后將模型所需數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集三部分。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入XGBoost模型，通過采用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型、測(cè)試集測(cè)試模型的方式，多次重復(fù)模型訓(xùn)練與模型參數(shù)調(diào)整這一過程，最終得到較為理性的模型，并以驗(yàn)證集驗(yàn)證模型的泛化能力。

2 數(shù)據(jù)處理和評(píng)價(jià)函數(shù)選取

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)維度為29×2048。第1列至第2047列為水樣的全波段吸收光譜數(shù)據(jù)，第2048列為國(guó)標(biāo)法（錳法）測(cè)得的水樣CODmn值（單位：mg/L）。水樣吸收光譜數(shù)據(jù)采用成都益清源科技公司生產(chǎn)的D73-10A型水質(zhì)紫外-可見光譜探頭測(cè)得，該設(shè)備可發(fā)射在155nm~925nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)若干組平行光束。水樣為連續(xù)三天同一時(shí)刻在兩處不同的水樣采集點(diǎn)采集的水樣。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 水樣光譜數(shù)據(jù)和CODmn實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于儀器中搭載的光譜探頭會(huì)受到各種因素影響，導(dǎo)致某些波段下的吸收光譜出現(xiàn)了不合常理的值，為保證數(shù)據(jù)具有較好的連續(xù)性和模型具有較好的穩(wěn)定性，需要對(duì)這類異常值進(jìn)行處理。此外，由于數(shù)據(jù)中各特征的量綱都不一致，為提高模型的穩(wěn)定性和精度，需要對(duì)特征屬性值進(jìn)行歸一化處理。

（1）異常值處理

觀察表1可知，小于0的光譜吸收光譜值為異常值，全部集中分布在916~925nm處，而780nm以外的光譜波段已經(jīng)不屬于紫外可見光譜范圍了，這一區(qū)間對(duì)測(cè)定CODmn已無影響[2]。因此，可以從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中直接去除這一區(qū)間的值。

（2）數(shù)據(jù)歸一化

由于光譜吸收值和CODmn各自的量綱不統(tǒng)一，其值的取值范圍差別很大，為了消除量綱在數(shù)據(jù)分析中的影響，提高模型的預(yù)測(cè)能力，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得各屬性下的數(shù)據(jù)取值范圍在[0,1]之間。本文采用離差標(biāo)準(zhǔn)化（Min-Max Normalization）函數(shù)，其轉(zhuǎn)換函數(shù)如下：

其中，x'為歸一化后的樣本數(shù)據(jù)，xi為某時(shí)刻某個(gè)屬性的樣本數(shù)據(jù)，xmax、xmin依次為某屬性下樣本數(shù)據(jù)的最大值、最小值。

2.2 評(píng)價(jià)函數(shù)選取

本文采用決定系數(shù)（R2）、平均絕對(duì)誤差（Mean Ab-solute Error，MAE）、均方差（Mean Square Error，MSE）來評(píng)價(jià)模型。

公式（8）-（10）中n為樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量，yi為樣本數(shù)據(jù)中CODmn的實(shí)際值，?代表模型預(yù)測(cè)出的COD-mn值，為測(cè)試數(shù)據(jù)集中實(shí)際CODmn的均值。對(duì)于R2而言，其取值范圍為[0,1]：R2越接近0，說明模型的擬合效果越差，即擬合優(yōu)度越低；R2越接近1，說明模型擬合效果越好，即擬合優(yōu)度越高。對(duì)于MAE和MSE而言，其取值范圍為[0,+∞)，值越接近0說明模型越完美，模型的精度越高。

3 模型訓(xùn)練與結(jié)果

按訓(xùn)練集占總數(shù)據(jù)的80%、測(cè)試集占總數(shù)據(jù)的20%比例將數(shù)據(jù)集劃分好。在Windows10系統(tǒng)下的Anaconda3實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，采用Python語言編寫好XG-Boost水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，反復(fù)訓(xùn)練模型，并根據(jù)模型的結(jié)果反饋及時(shí)調(diào)整模型的參數(shù)使之獲得最佳預(yù)測(cè)效果。經(jīng)調(diào)試，模型的最佳參數(shù)分別是：'objective':'reg:linear','booster':'gbtree','eta':0.03,'max_depth':10,'subsample':0.9,'colsample_bytree':0.7,'silent':1,'seed':10。

為驗(yàn)證XGBoost模型在預(yù)測(cè)水質(zhì)CODmn過程中的有效性，另使用Python語言構(gòu)建了以RBF做核函數(shù)的支持向量回歸（Support Vector Regression，SVR）模型作為對(duì)比。

兩種模型的擬合圖如圖1所示。

圖2 SVR模型和XGBoost模型的擬合圖

分別對(duì)SVR模型和XGBoost模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)表如表2所示。其中，R2xgb=0.9021，R2svr=0.4814，XGBoost相較于SVR更接近1，說明XGBoost模型的擬合優(yōu)度比SVR模型的擬合優(yōu)度更好；MAExgb=0.1597

表2 SVR模型和XGBoost模型評(píng)價(jià)結(jié)果

4 結(jié)語

本文采用實(shí)際水樣的實(shí)測(cè)紫外-可見光譜吸收光譜數(shù)據(jù)及國(guó)標(biāo)法（錳法）測(cè)定的CODmn數(shù)據(jù)，構(gòu)建了吸收紫外-可見光譜的CODmn訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，并用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法SVR和當(dāng)今數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域較為流行的XGBoost算法分別建立了CODmn預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，XGBoost模型在水質(zhì)CODmn的預(yù)測(cè)上具有更好的擬合優(yōu)度和模型精度，為利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建模型預(yù)測(cè)水質(zhì)CODmn提供了新思路。