【摘 要】
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为精确预测水质中的溶解氧(DO)浓度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,通过线性插值法补齐缺失值以提高数据完整性,将溶解氧数据按时间滑动
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,江西南昌330000
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61865011);江西省研究生创新项目(YC2019-S111)
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为精确预测水质中的溶解氧(DO)浓度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型,通过线性插值法补齐缺失值以提高数据完整性,将溶解氧数据按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入,用CNN提取数据中的抽象特征,将特征映射到LSTM中得到预测值,并以安徽省蚌埠闸水质监测数据为样本对模型进行训练和验证.试验结果表明,CNN-LSTM混合模型的均方根误差(RRMSE)为0.56、平均绝对百分比误差(MMAPE)为6.4％,与单一的LSTM模型和BP神经网络(BPNN)模型相比分别降低了5.1％、7.2％和9.7％、12％.
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