【摘 要】
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为精确预测河流水质中的铵离子（NH+4）浓度，针对某公开水质数据进行了研究，提出了一种基于时间序列对抗生成网络（TimeGAN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的混合模型。使用TimeGAN对河流水质历史数据进行数据增强，生成合成时间序列数据；采用CNN对输入的数据进行特征提取，并通过全连接层将数据输入到LSTM中得到预测值，从而建立TimeGAN-CNN-LSTM河流水质预测
【机 构】
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华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
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为精确预测河流水质中的铵离子（NH+4）浓度，针对某公开水质数据进行了研究，提出了一种基于时间序列对抗生成网络（TimeGAN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的混合模型。使用TimeGAN对河流水质历史数据进行数据增强，生成合成时间序列数据；采用CNN对输入的数据进行特征提取，并通过全连接层将数据输入到LSTM中得到预测值，从而建立TimeGAN-CNN-LSTM河流水质预测模型。试验结果表明，模型预测效果良好，其平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R~2）分别为0.07、0.08和0.97,比CNN-LSTM模型分别提高了45.45%、47.06%和19.75%,比LSTM模型分别提高了50%、50%和21.25%。TimeGAN-CNN-LSTM既解决了训练模型时数据不充分的问题，又能够充分提取水质数据在时间和空间上的特征，具有较高的应用价值。
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