【摘 要】
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湖泊作为水资源的重要组成,在我国的生态平衡中承担着重要角色。然而随着科学技术的发展,湖泊水质受到工农业以及生活等方面的污染日益严重,对水环境的治理工作刻不容缓。水质评价和水质趋势分析是水质改善工作的重要内容,可为建立科学的水质管控方案提供科学理论依据。此外,作为水质评价工作的延伸,水质预测可以为水污染防治提供科学指导,在水环境保护方面有着举足轻重的地位。太湖是我国第二大淡水湖,是生活、经济、社会的
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湖泊作为水资源的重要组成,在我国的生态平衡中承担着重要角色。然而随着科学技术的发展,湖泊水质受到工农业以及生活等方面的污染日益严重,对水环境的治理工作刻不容缓。水质评价和水质趋势分析是水质改善工作的重要内容,可为建立科学的水质管控方案提供科学理论依据。此外,作为水质评价工作的延伸,水质预测可以为水污染防治提供科学指导,在水环境保护方面有着举足轻重的地位。太湖是我国第二大淡水湖,是生活、经济、社会的基础,担负着重要的使命。论文以太湖流域的水质变化趋势作为研究对象,开展了以下研究:（1）利用单因子指数法、综合指数法等水质评价方法对湖泊的水质进行评价。两种评价方法的结果表明在2005-2015年太湖的水质等级分别为V类水和重污染水质。（2）采用Spearman秩相关系数法和季节性Kendall检验法对太湖流域的水质变化趋势进行分析。两种方法的评价结果大致相同,在2005-2015年太湖监测站的氨氮、化学需氧量、总磷和总氮大都呈现出下降趋势,溶解氧没有明显的变化趋势。（3）建立基于长短期记忆网络和误差反向传播神经网络的水质预测模型进行水质预测,以2005-2013年数据集作为训练集,2014-2015年数据集作为测试集。并且设立四组对比试验:长短期记忆网络、误差反向传播神经网络、随机森林和门控循环单元水质预测模型,对水质预测模型进行评估。发现长短期记忆网络在对太湖的溶解氧和总磷的浓度预测上表现出良好的性能。（4）将所构建的水质预测模型与粒子群算法进行结合,寻找水质预测模型的最优参数组合,并与优化之前的模型进行对比评估。发现粒子群对基于误差反向传播神经网络和长短期记忆网络的水质预测模型在对溶解氧的预测精度上提升的最高。研究采用Spearman秩相关系数法和季节性Kendall检验法均证明2005-2015年间太湖的水质呈现变好趋势,季节性Kendall检验法所得结果更加精准,细度更小;对太湖的水质预测结果表明,长短期记忆网络水质预测模型对于太湖的水质预测准确度更高,特别是在对溶解氧和总氮两种指标的预测上;粒子群可以缩短预测模型最优参数组合的寻优时间,而且对模型在太湖的溶解氧的预测上的精度提升最大。
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