| 基于1D CNN-SLSTM模型的太湖蓝藻密度预测方法 |
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| 引用本文： | 季想,胡凯.基于1D CNN-SLSTM模型的太湖蓝藻密度预测方法[J].水电能源科学,2022(1):56-59+51. |
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| 作者姓名： | 季想 胡凯 |
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| 作者单位： | 江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(71904064);测绘遥感信息工程国家重点实验室重点开放基金项目(18I04);江苏省自然科学基金(BK20190580)。 |
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| 摘 要： | 太湖中的水华爆发对太湖及其沿岸居民造成巨大影响,因此保证提前预测蓝藻密度非常重要。为精确预测太湖蓝藻密度,在长短时记忆网络（LSTM）模型的基础上,加入一维卷积模型,筛选并优化激活函数,提出一种基于1D CNN-SLSTM的预测模型预测蓝藻密度。试验结果表明,1D CNN-SLSTM模型的RRMSE、MMAPE、MMAE值分别比单独使用LSTM模型降低30.38%、1.85%、16.89%,R值和NNSE值则提升了0.08、0.17,验证了使用扩展型指数线性单元激活函数（Selu）的LSTM神经网络（1D CNN-SLSTM）预测效果最好。
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| 关 键 词： | 蓝藻密度 1D CNN LSTM模型 Selu激活函数 |
Prediction Method of Cyanobacterial Density in Taihu Lake Based on the 1D CNN-SLSTM Model |
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| JI Xiang,HU Kai.Prediction Method of Cyanobacterial Density in Taihu Lake Based on the 1D CNN-SLSTM Model[J].International Journal Hydroelectric Energy,2022(1):56-59+51. |
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| Authors: | JI Xiang HU Kai |
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| Affiliation: | (Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry,Ministry of Education,Jiangnan University,Wuxi 214122,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cyanobacterial density 1D CNN model LSTM model Selu activation function |
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