水质预测

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基于LSTM-XGBoost的水质预测研究
《中文科技期刊数据库(全文版)自然科学》2025年第3期100-105,共6页李康乐 
本文基于LSTM算法在时间序列预测中的优势建立了LSTM水质预测模型,但在水质预测研究中,LSTM只捕捉了时间信息,并没有考虑水质各项指标的相关性,因此基于XGBoost对模型改进,建立了LSTM-XGBoost水质预测模型并进行模型评估。通过与LSTM水...
关键词：LSTM-XGBoost LSTM 水质预测 时间序列 
基于河流分段水环境容量分析的污染研究及水质分析
《水电能源科学》2025年第3期40-45,共6页张维嘉 袁云霏 汪丽 任军俊 黄伟 
鉴于水环境容量核算能够为河道污染物总量控制提供科学的定量依据,采用河流一维模型对研究河道进行水环境容量核算,结合水环境容量核算结果对研究河道水质进行预测,分段分析了研究河道水环境容量与污染物排放量,并将分河段水质预测结果...
关键词：水环境容量 水质预测 污染源分析 河道水环境治理 
融合残差与VMD-TCN-BiLSTM混合网络的鄱阳湖总氮预测
《长江科学院院报》2025年第3期59-67,75,共10页黄学平 辛攀 吴永明 吴留兴 邓觅 姚忠 
江西省科技计划项目(20212BCD42014,20213AAG01012);江西省科学院省级科技计划项目包干制试点示范项目(2023YSBG21004,2021YSBG10003,2021YSBG22024);江西省科学院省级财政科研项目(2022YSBG22010)。
对湖泊水质进行准确、高效的预测,对于保护水资源、维护生态平衡以及促进经济发展等方面都具有重要意义。为此提出了一种基于模态分解、多维特征选择、时间卷积网络(TCN)、自注意力机制、双向长短期神经网络(BiLSTM)和双向门控循环单元(...
关键词：水质预测 总氮 变分模态分解 时间卷积网络 集成预测 
基于深度学习的地下水水质预测方法研究——以大湾区(广州)地下水多层监测基地氨氮为例
《中国环境监测》2025年第1期191-200,共10页戴蔓 胡丹心 李名升 葛楹 张蕖 黄霞 
国家重点研发计划项目(2022YFC3700905)。
地下水水质预测可以准确反映水质的未来变化趋势,是地下水污染防治中的重要环节。为提高地下水水质自动监测的预测精度,以大湾区(广州)地下水多层监测基地2022年3层地下水的氨氮监测结果为例,进行数据预处理后,构建将集成经验模态分解(E...
关键词：地下水水质预测 集成经验模态分解 深度学习 
融合数据分解和优化门控循环单元的水质预测模型及应用
《环境科学学报》2025年第2期201-213,共13页郭利进 刘彦宾 刘文哲 陈剑铮 
国家自然科学基金(No.52077155)。
水质预测对保护水生态系统和确保人类健康至关重要.为使预测任务更加准确、高效,本研究提出了一种基于模态分解、聚类重构、优化算法及门控循环单元(GRU)的组合预测模型.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始序列分...
关键词：CEEMDAN分解 门控循环单元 蜣螂优化算法 排列熵 水质预测 
基于LOF-EEMD-LSTM模型的污水水质预测研究
《自动化仪表》2025年第2期51-56,共6页游旭 陈会娟 余昭旭 
为了精准预测污水中溶解氧(DO)浓度值,通过局部异常因子(LOF)算法对深圳某污水处理厂5个月的数据进行分析。利用集合经验模态分解(EEMD)-长短期记忆(LSTM)神经网络模型,对曝气控制系统的出水水质影响较大的DO浓度进行准确预测。首先,通...
关键词：污水处理 水质预测 溶解氧 局部异常因子算法 集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 
基于一维非恒定模型的台斯水库建设水质预测分析
《黑龙江水利科技》2025年第2期84-86,95,共4页冯国云 
水利工程建设对河道区域水质影响较大,为了研究台斯水库建设对区域水质影响,加强水环境保护,基于水库规划建设情况和水质现状,在分析评价范围、水库运行方式和下泄水量的基础上,采用一维非恒定模型法,对水库建后的库区和河道水质变化情...
关键词：水环境 台斯水库 一维非恒定模型 水质预测 
西淝河采煤沉陷区水环境特征分析及水质预测
《中国资源综合利用》2025年第1期129-133,共5页丁媛媛 方超 郭凤舞 张文君 张程 
安徽省引江济淮集团有限公司科技项目(YJJH-ZT-ZX-20210315376)。
引江济淮工程的西淝河线路穿过潘谢矿区的西淝河采煤沉陷区(主要包括张集洼地、谢桥洼地等沉陷洼地)和港河下游的姬沟湖、西淝河下游的花家湖等天然湖泊,它是江水北送段的水量调蓄区之一。为保障西淝河线水质安全和水量充沛,根据引江济...
关键词：西淝河采煤沉陷区 一二维耦合水动力-水质数学模型 水环境特征 水质预测 
基于CEEMDAN-ISSA-GRU混合的水质预测模型
《计算机仿真》2025年第1期501-507,共7页马倩倩 赵丽琴 聂会 焦建格 
浙江省自然科学基金(LQ20E090006);浙江省自然科学基金(LZJWY22E090007);浙江省教育厅(Y201942482)。
准确预测河流水质可以有效解决水污染防治和水质监管等问题。然而,由于水质序列具有非平稳性、随机性和非线性,导致预测精度较低。现提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、模糊熵(FE)和改进的门控循环单元(GRU)混合的...
关键词：水质预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 模糊熵 门控循环单元 改进的麻雀搜索算法 
基于改进聚类的LSTM水质预测模型研究
《计算机仿真》2025年第1期473-479,484,共8页胡悦 李泽 邱佳华 张奕 
国家自然科学基金资助项目(61703059);江苏省自然科学基金优秀青年基金资助项目(BK20211605);苏州市科技发展计划(民生科技)项目(SS202024)。
太湖流域因其独特的跨区域性,难以综合治理整体流域水环境,实现对太湖整体水质的精准预测一直以来都是治理太湖任务的重中之重。目前的水质预测模型在太湖流域上的应用仍存在精度低、泛化能力弱等局限性。针对以上问题,从研究水质中溶解...
关键词：水质预测 粒子群优化 聚类算法 长短期记忆神经网络 
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