为了进一步分析模型输入对模型预报性能的影响，以NSGA-Ⅱ算法计算所得的非劣前沿为对象，将模型输入与M4E、MSLE和R2进行联合分析，结果如图3-7所示。

由图3-7可知，不同变量值所对应的模型预报指标存在明显差异，如Ct-5所对应的模型输入具有明显较小的R2和较大的M4E；PETt-4、PETt-3和PETt-2虽然在模型输入变量中进行了考虑，但是都没有在非劣前沿中出现，因此可以不用继续考虑其作为模型输入。

为了对模型的输入组合进行研究，表3-1给出了在非劣前沿中占较大比例的模型输入组合。表中，Ct-1为模型输入组合中的固有因子，所有的非劣组合中都包含了该变量；而Ct-4、flowt-3和Ct-3则为较为重要的输入变量，在变量组合中也比较重要。比较变量组合和之前分析的相关关系图，可以发现，Ct-2、Ct-5和Ct-6虽然与水质硝态氮具有较高的相关系数，但在模型输入组合中并非非常重要的变量，说明这些变量说包含的信息可以为其他变量所替代。

图3-7　变量值与模型预报指标对应箱式图(www.daowen.com)

（变量值对应为flowt-3、flowt-2、flowt-1、PETt-4、PETt-3、PETt-2、Pt-3、Pt-2、Pt-1、Ct-6、Ct-5、Ct-4、Ct-3、Ct-2和Ct-1）

表3-1　非劣前沿中占较大比例的模型输入