【摘 要】
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针对传统河流水质预测模型预测精度较低,泛化能力弱的问题.本文在基于传统的时间序列模型进行水质预测的基础上,引入了LSTM神经网络,建立了ARIMA和LSTM组合模型以及SARIMA和LSTM组合模型用于河流水质预测的研究.结果表明,ARIMA和LSTM组合模型的预测精度比单一的ARIMA模型提高了约7%,SARIM和LSTM组合模型比单一的SARIM A模型的预测精度提高了约6%,比ARIM A和LSTM组合模型的预测精度提高了约2%.本文建立的组合模型算法,使得河流水质预测精度得到明显的提高,并且能够较
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,辽宁省生态环境监测中心,阜新市生态环境保护服务中心
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2018ZX07601001)资助。
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针对传统河流水质预测模型预测精度较低,泛化能力弱的问题.本文在基于传统的时间序列模型进行水质预测的基础上,引入了LSTM神经网络,建立了ARIMA和LSTM组合模型以及SARIMA和LSTM组合模型用于河流水质预测的研究.结果表明,ARIMA和LSTM组合模型的预测精度比单一的ARIMA模型提高了约7%,SARIM和LSTM组合模型比单一的SARIM A模型的预测精度提高了约6%,比ARIM A和LSTM组合模型的预测精度提高了约2%.本文建立的组合模型算法,使得河流水质预测精度得到明显的提高,并且能够较
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