【摘 要】
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高锰酸盐指数(CODMn)是衡量水质状况的最重要参数之一，能反映水体受还原性物质污染的程度。结合经验小波变换（EWT）和双向长短期记忆（BLSTM）神经网络，提出了一种先利用EWT将原始的CODMn时间序列分解成若干成份，然后利用BLSTM神经网络对分解出来的每个成份进行预测，最后将所有成份的预测结果重建获得最终CODMn预测值的新的混合模型EWT-BLSTM；并以2017年8月—2020年4月鄱
【机 构】
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天津理工大学环境科学与安全工程学院
【基金项目】
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中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（TKS190202，TKS20200405）； 天津市科技计划项目（20JCQNJC00100）；
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高锰酸盐指数(CODMn)是衡量水质状况的最重要参数之一，能反映水体受还原性物质污染的程度。结合经验小波变换（EWT）和双向长短期记忆（BLSTM）神经网络，提出了一种先利用EWT将原始的CODMn时间序列分解成若干成份，然后利用BLSTM神经网络对分解出来的每个成份进行预测，最后将所有成份的预测结果重建获得最终CODMn预测值的新的混合模型EWT-BLSTM；并以2017年8月—2020年4月鄱阳湖CODMn监测数据为研究对象，进行模型性能验证。结果表明：EWT-BLSTM模型具有良好的预测性能，预测未来1 d以后的CODMn时，EWT-BLSTM模型的平均绝对百分比误差为2.25%，与单一BLSTM神经网络模型相比降低了10.53%；预测未来7 d以后的CODMn时，EWT-BLSTM模型的平均绝对百分比误差为8.36%，与单一BLSTM神经网络模型相比降低了16.16%。在CODMn峰值处，该模型依然保持较高稳定的预测性能，说明在数据本身相对复杂、极端的情况下，该模型依然适用。
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