基于小波分解的LSTM水质预测模型

水是人类和其它生命体所依赖的不可缺少的资源, 建立水质预测模型预测水质状况具有重要的社会经济和生态环保价值. 本文建立了基于小波分解的长短期记忆网络(LSTM)时间序列预测模型(W-LSTM), 运用Daubechies5 (db5)小波将水质数据分解为高频率和低频率信号, 再将这些信号作为LSTM模型的输入, 来训练模型预测水质数据. 利用安徽阜南王家坝流域采集到的4项水质指标(pH值、DO、CODMn、NH₃N)对该模型进行训练、验证和测试, 并与传统LSTM神经网络模型的训练和预测结果进行比较. 结果显示所提出的方法在多种评价指标上均优于传统LSTM模型, 表明了该方法具有较高的预测精度和泛化能力, 是一种更有效的模拟预测手段.     

基于小波去噪和LSTM的Seq2Seq水质预测模型

建立水质模型预测水质变化是保障饮用水安全、人类健康和维持生态平衡的关键. 本文提出了基于小波分解去噪和LSTM的双层双向Seq2Seq混合模型(W-Bi2Seq2Seq)来预测水质的变化. 使用Daubechies5 (db5)小波将数据集分解为低频序列和高频序列, 高频序列作为噪声去除, 仅保留低频信号用作所提出模型的输入. 选取了烟台市门楼水库的4项水质指标数据(pH、氨氮、电导率和浊度)用于模型的训练, 验证和测试. 所提出的小波双层双向模型(Bi2)与小波单层单向模型(Uni1)、小波单层双向模型(Bi1)、小波双层单向模型(Uni2)、传统的LSTM模型以及基于小波分解的LSTM模型(W-LSTM), 进行比较实验. 其实验结果显示, 在训练过程中, 4个Seq2Seq模型都具有很好的性能, 都能够很好拟合4项水质指标的历史数据集. 然而, 测试结果表明, Bi2在预测精度和泛化能力方面优于其他5个模型, 并且显著提高复杂度较高的水质数据的预测精度.