CNN-LSTM模型LSTM模型线性插值法为精确预测水质中的溶解氧(DO)浓度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,通过线性插值法补齐缺失值以提高数据完整性,将溶解氧数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,用CNN提取数据中的抽象特征,将特征映射到LSTM中得到预测值,并以安徽省蚌埠闸水质...
基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究
为精确预测水质中的溶解氧(DO)浓度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,通过线性插值法补齐缺失值以提高数据完整性,将溶解氧数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,用CNN提取数据中的抽象特征,将特征映射到LSTM中得到预测值,并以安徽省蚌埠闸水质监测数据为样本对模型进行训练和.....
水质预测溶解氧CNN-LSTM湖泊生态系统水质预测对湖泊生态健康状况评定,环境问题诊断和湖泊生态系统管理具有重要意义.溶解氧是评价湖水水质的重要指标,因此准确地预测溶解氧含量可以帮助人们及时地了解湖泊水质的状态,以便更好地管理湖泊.该文以白马湖溶解氧含量为研究目标,首先得到溶解氧数据,然后构建一个CNN-LSTM模型以此来...
以黄河小浪底水库溶解氧含量为研究对象,构建了一种卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM结合的CNN-LSTM预测模型,经试验验证,该模型可以高效地提取水质特征信息并进行时间序列预测,预测误差比LSTM模型的更低,其预测值的平均绝对误差和均方根误差分别比LSTM模型的低19.72%和10.44%,对较大值和较小值的预测更为准确,且...
CNN-LSTM水质预测模型.利用预处理后的海河流域各监测点数据分别建立CNN-LSTM模型,WT-CNN-LSTM单监测点水质预测模型和WT-CNNLSTM多监测点水质预测模型.经过多次迭代,确定模型参数.实验结果显示,WT-CNN-LSTM多监测点水质预测模型的预测效果最好,RMSE为1.4689,MAE为1.1361,MAPE为0.2463.(3)利用优化算法调整WT-CNN-LSTM...
CNN模型LSTM模型水质预测为了挖掘水质时间序列中的长期信息以及短期信息,精准把控水质的长期变化趋势,提升水质预测精度,更有效地保护水质环境,采用一种变分模态分解(VMD),卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)组合的预测算法.首先采用VMD分解原始非线性水质数据,得到时序性较高的平稳子序列,然后通过CNN网络提取水质...