基于LSTM和BP优化的水质分析,使用转移学习模型进行优化.
Qun Luo1,2, Dingzhi Peng3,4, Wenjian Shang5
1College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China.
Environmental science and pollution research international
|November 24, 2023
概括
本研究引入了一种用于城市水质分析的新型深度学习模型,通过结合河流上游和下游关系来提高预测准确性. 该方法为有效的水资源管理提供了有希望的方法,特别是在缺乏广泛监测数据的地区.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水资源管理 水资源管理
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 快速的城市化需要有效的城市水环境管理.
- 现有的水质分析方法需要提高速度和有效性.
研究的目的:
- 开发和优化用于准确分析水质的深度学习模型.
- 通过转移学习改进现有的长期短期记忆 (LSTM) 和逆向传播 (BP) 模型.
- 为了提高模型性能,利用上游和下游的河流关系.
主要方法:
- 在北京副中心的案例研究.
- 长期短期记忆 (LSTM) 和逆向传播 (BP) 模型的开发.
- 应用一种新型转移学习模型,整合水文连接.
主要成果:
- 纳什-萨特克利夫效率 (NSE) 的显著改善在多个河流标尺中被观察到.
- LSTM模型的性能提高了7-16%,BP模型的性能提高了9-17%.
- 转移学习方法表现出优异的预测能力,因为它包含了空间水文数据.
结论:
- 提出的深度学习模型有效地提高了水质预测的准确性.
- 纳入上游和下游河流关系对于改善水文模型至关重要.
- 这种方法提供了一个有价值的框架,用于模拟未经化盆地的水质.

