【摘 要】
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水质预测是水资源管理和水污染防治的基础性、前提性工作,但黄河流域水质预测研究相对滞后。为了改善LSTM水质预测模型的性能、提高其泛化能力,根据水质变化具有周期性和非线
【机 构】
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郑州大学管理工程学院,郑州航空工业管理学院大数据科学研究院
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(20A520041),河南省重点科技攻关项目(202102210375,212102210518),2021年度河南科技智库调研课题项目(HNKJZK-2021-61C)。
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水质预测是水资源管理和水污染防治的基础性、前提性工作,但黄河流域水质预测研究相对滞后。为了改善LSTM水质预测模型的性能、提高其泛化能力,根据水质变化具有周期性和非线性的特征,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
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