为精确预测河流水质中的铵离子(NH_(4)^(+))浓度,针对某公开水质数据进行了研究,提出了一种基于时间序列对抗生成网络(TimeGAN),卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合模型.使用TimeGAN对河流水质历史数据进行数据增强,生成合成时间序列数据;采用CNN对输入的数据进行特征提取,并通过全连接层将数据输入到LSTM...
LSTM网络中提取长期特征,并进行多步水质预测.采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型预测效果,通过绝对误差(MAE),均方误差(MSE),均方根误差(RMSE)衡量模型预测性能,并将VMD-CNN-LSTM模型和BP神经网络(BPNN),支持回归机(SVR),CNN,LSTM等网络进行对比.结果表明,VMD-CNN-LSTM模型的预测误差最低,溶解氧的7日预测...
CNN_LSTM水质预测均方根误差(RMSE)决定系数(R2)实时准确监测河流水质是城市水管理战略的首要任务.溶解氧浓度是评价河流水质优劣的重要指标之一,也是维持水中高等生物生存的重要条件.因此获得准确可靠的溶解氧预测结果对于河流水体的管理和预警至关重要.首先,通过灰色关联度分析得到影响水体溶解氧含量的关键水质因子,即总磷...
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...
increase its generalization ability, according to the periodic and non-linear characteristics of water quality changes, taking the dissolved oxygen concentration of the Xiaolangdi Reservoir on the Yellow River as the research object, a combination of convolutional neural network CNN and le...
1.基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究2.基于LSTM-GRU的污水水质预测模型研究3.基于GA优化的RF-Softmax水质预测模型研究4.基于VMD-CNN-LSTM的珠江流域水质多步预测模型研究5.基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测模型 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
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...