基于COOT-CSO-LSTM深度学习的环境水质预测
Sankarasubbu Rajagopal1, Sundaram Sankar Ganesh2, Alagar Karthick3
1Department of Information Technology, National Engineering College, Kovilpatti, 628503, Tamilnadu, India.
Environmental science and pollution research international
|August 28, 2024
概括
本研究引入了使用COOT优化进行精确预测水质的增强混合模型,特别是河流系统中溶解氧 (DO). 该模型解决了数据的复杂性,为流域管理和污染控制提供了可靠的框架.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水文学的水文学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 可靠的水质预测对于有效的水资源管理至关重要.
- 溶解氧 (DO) 是一个关键的水质指标,需要准确的预测.
- 流域系统由于数据的非静止性,不可预测性和非线性而存在挑战.
研究的目的:
- 为改善水质预测提出一个增强的混合模型,重点是DO.
- 利用COOT优化方法来克服水质参数中的数据复杂性.
- 为预测河流系统中的水质提供一个强大的框架.
主要方法:
- 开发了一种增强的长期短期记忆 (LSTM) 模型.
- 一个混合模型将LSTM与COOT (Coot Bird Optimizer) 的元启发式优化技术集成在一起.
- 灵感来自鸟集群行为,COOT方法优化了LSTM参数.
主要成果:
- 混合模型在预测水质指标方面表现得更好.
- 该模型有效地处理了水质数据的非静止性,不可预测性和非线性.
- 来自印度Vaigai河的每周水质数据已成功测试.
结论:
- 拟议的混合LSTM-COOT模型为水质预测提供了一个有希望的替代方案.
- 这种方法可以加强流域管理策略和污染控制工作.
- 该模型为未来的盆地范围的水质管理计划提供了基础.
