【摘 要】
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为有效预测河流水质变化趋势，持续改善水环境质量，充分利用水质序列的时序性与多元相关性信息，构建基于灰色关联-长短时记忆网络（GRA-LSTM）水质预测模型。选择长江南京段河流型水源地进行实例研究，结果表明滑动时间窗口（d）为2，最大训练次数（MaxEpochs）为220，隐含层神经元个数（numHiddenUnits）分别为80与100时，总磷与溶解氧预测效果最佳，并将预测结果与误差反向传播神经网
【基金项目】
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江苏省水利科技项目（2018033）；
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为有效预测河流水质变化趋势，持续改善水环境质量，充分利用水质序列的时序性与多元相关性信息，构建基于灰色关联-长短时记忆网络（GRA-LSTM）水质预测模型。选择长江南京段河流型水源地进行实例研究，结果表明滑动时间窗口（d）为2，最大训练次数（MaxEpochs）为220，隐含层神经元个数（numHiddenUnits）分别为80与100时，总磷与溶解氧预测效果最佳，并将预测结果与误差反向传播神经网络（BP）、极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）模型预测结果进行对比分析，验证LSTM网络在水质预测研究中具备较强的适用性，运用灰色关联分析选择多元特征输入变量，实现关键水质指标影响因子重要性定量化排序与冗余信息的消除，相较于单一特征输入的LSTM网络，GRA-LSTM网络能够进一步降低模型预测误差，总磷与溶解氧预测均方根误差分别降低11.6%与12.4%。
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