超越潮汐与时间：机器学习在水质预测中的胜利

水资源对于维持人类生计和环境福祉至关重要。准确的水质预测在有效的资源管理和污染缓解中起着关键作用。在本研究中，我们评估了五种不同预测模型——线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 和 MLP 神经网络——在美国佐治亚州地理背景下预测 pH 值的有效性。值得注意的是，LightGBM 成为性能最佳的模型，取得了最高的平均精度。我们的分析强调了基于树的模型在解决回归问题上的优势，同时揭示了 MLP 神经网络对特征缩放的敏感性。有趣的是，我们的发现揭示了一个反直觉的发现：未显式考虑时间依赖性和空间因素的机器学习模型，优于时空模型。机器学习模型这种意外的优越性挑战了传统假设，并凸显了其在水质预测中实际应用的潜力。我们的研究旨在建立一个鲁棒的预测流程，既可供数据科学专家使用，也可供无领域特定知识的人员使用。本质上，我们提出了一种在数据安全方法论中实现高预测精度与可解释性的新视角。通过本研究，我们重新定义了水质预测的边界，强调数据驱动方法相对于传统时空模型的重要性。我们的发现为水资源管理和环境保护不断演进的格局提供了宝贵见解。