引入小波分解的Seq2Seq水质多步预测模型研究

针对现有水质预测模型对水质多步预测大多采用向量输出的预测模式,忽略了时序预测的输出之间存在的时序联系,导致水质多步预测性能较差的问题,采用小波分解（WD）分解水质数据来提取隐藏的水质特征,然后基于分解所得的序列,建立以长短时记忆（LSTM）网络作为编码器和解码器的序列到序列（Seq2Seq）的预测模型,以期望解决时序预测的输出序列之间存在的依赖性问题。采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型进行7日预测的效果,实验结果表明,LSTM模型处理该问题的能力要强于传统的MLP及SVR模型,而在LSTM模型的基础上构成的WD-Seq2Seq模型的预测效果进一步提升,溶解氧的7日预测平均MAE仅有0.147 1,7日预测平均MSE仅有0.041 2,7日预测平均RMSE仅有0.197 3,水质类别的7日预测平均准确率达到93.26%。     

壳寡糖涂膜对鲜切苹果的保鲜作用

以鲜切苹果为原料,分别采用0、1、1.5和2 g/100 mL的壳寡糖溶液对其进行涂膜处理,在4℃下贮藏。测定其菌落总数、霉菌、酵母菌和大肠菌群数量变化,同时测定其呼吸强度、可溶性固形物、可滴定酸、抗坏血酸(Vitamin C,V_C)含量、褐变指数、硬度、失重率、生理指标多酚氧化酶(PPO)和过氧化物酶(POD)活性。结果表明,壳寡糖涂膜处理对鲜切苹果的微生物生长有明显抑制作用,同时可有效地抑制其呼吸强度的升高,延缓可溶性固形物和可滴定酸等营养物质的下降,降低失重率,防止软化。但是,壳寡糖涂膜处理会促使PPO和POD活性提高,使鲜切苹果的褐变指数(BI)增加。综合比较,浓度为1.5 g/100 mL的壳寡糖对抑制鲜切苹果的微生物生长和延缓其营养损失效果最佳。