| 融合Prophet与PCA技术的CNN-LSTM模型在水质预测中的应用 |
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| 引用本文： | 肖克,张建军,谭文武,等. 融合Prophet与PCA技术的CNN-LSTM模型在水质预测中的应用[J]. 计量科学与技术,2024, 68(10): 38-44. DOI: 10.12338/j.issn.2096-9015.2024.0109 |
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| 作者姓名： | 肖克 张建军 谭文武 王理 宋玲毓 林海军 |
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| 作者单位： | 1.湖南省计量检测研究院,长沙 410014;2.湖南师范大学工程与设计学院,长沙 410081;3.天翼电子商务有限公司广东分公司,广州 510510 |
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| 基金项目： | 湖南省自然科学基金(2022JJ90013、2023JJ60157、2022JJ90044);国家自然科学基金(51775185);湖南省研究生创新基金（QL20230130）;湖南师范大学校企合作（5312201812）。 |
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| 摘 要： | 
为了降低传统CNN-LSTM模型进行水质预测时可能会出现的错误发生率,提出了一种基于Prophet模型与PCA的CNN-LSTM水质预测方法。在水质监测数据清洗过程中采用Prophet模型进行异常值处理,使用PCA方法对影响变量进行降维,消除变量关联性,把处理结果作为CNN-LSTM模型输入,对水质总氮指标进行预测。
通过实验对基于Prophet模型与PCA的CNN-LSTM水质预测方法进行验证,实验结果表明：该方法相对于CNN-LSTM模型在MAE、RMSE和MSE三种评价指标上都有了较大的提升,其中MSE提升了13%,RMSE提升了6.7%,MAE提升了5.6%。
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| 关 键 词： | 计量学 水质监测 主成分分析 CNN LSTM 水质预测 |
| 收稿时间： | 2024-04-02 |
| 修稿时间： | 2024-05-23 |
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