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题名基于改进长短期记忆网络模型的水库库区水温模拟
被引量：1
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作者
郑铁刚
吴茂喜
张迪
金瑾
林俊强
孙双科
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机构
石河子大学水利建筑工程学院
中国水利水电科学研究院
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出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第3期144-153,共10页
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基金
兵团科技创新人才项目(2022CB002-05)
自然科学基金青年基金项目(52209107)
智慧长江与水电科学湖北省重点实验室开放研究基金项目(ZZH2302020)。
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文摘
水温是影响水库水生态系统的“主因子”,了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题,该研究通过在传统的长短期记忆网络模型(long short-term memory,LSTM)中嵌入相关分析模块自动筛选模型的特征输入,并优化输出维度,提出了一种改进的LSTM模型,并在溪洛渡水库工程开展了模型应用研究,结果表明:1)改进LSTM模型的均方根误差最大值为0.63,纳什效率系数最小值为0.96,表明模型整体性能较好,能够精准地捕捉数据中的长期依赖关系;2)基于改进LSTM模型的库区水温分布预测值和环境流体动力学模型(environmental fluid dynamics code,EFDC)模拟值随时间的量值分布及变化规律基本一致,两者的库区表层年际误差值为-1.19~1.04℃,中层年际误差值为-1.06~1.68℃,底层年际误差值为-1.28~1.07℃,年际水温最大相对误差为8.3%;3)相较于EFDC模型多天的模拟时长,改进模型的计算时间缩短至几百秒,计算效率大幅提升,实现了水温分布的快速、实时精准预测。该研究通过改进LSTM模型,实现了深水水库垂向水温的高效预测,研究结果可为分层取水设施的优化调控提供技术支撑。
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关键词
水温
模拟
改进的长短期网络记忆模型
水温分布
相关性分析
水温预测
人工智能学习
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Keywords
water temperature
simulation
improved long short-term memory model
distribution of water temperature
correlation analysis
water temperature prediction
artificial intelligence learning
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分类号
P332.6
[天文地球—水文科学]
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题名基于改进LSTM的FBG传感网络光谱基线校正方法
被引量：2
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作者
韩颖
张旭
于明鑫
庄炜
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机构
北京信息科技大学光电测试技术与仪器教育部重点实验室
北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室
天津大学
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出处
《光通信研究》
北大核心
2024年第4期38-45,共8页
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基金
北京市自然基金-市教委联合基金资助项目(KZ201911232044)。
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文摘
【目的】针对复杂外界环境所致的光纤布拉格光栅(FBG)光谱信号基线漂移问题,文章提出了一种基于改进的长短期记忆(LSTM)模型的光谱基线校正方法。【方法】改进的LSTM模型由卷积神经网络(CNN)、全连接层和LSTM网络组成。CNN与LSTM模型相比,改进的LSTM模型利用CNN提取FBG光谱信号的特征信息。文章使用仿真数据集和实测数据集对改进的LSTM模型进行训练。仿真数据集由特征噪声、基线和FBG光谱组成。分别使用小波软阈值法、惩罚最小二乘法、循环神经网络(RNN)法、LSTM法和改进的LSTM法进行基线校正。使用FBG传感信号存活率和均方根误差(RMSE)对5种方法的校正结果进行评价。【结果】使用仿真数据集对LSTM模型进行训练与测试,改进的LSTM模型将FBG传感信号存活率提高了60.8%。采用仿真数据集对模型进行预训练后,再将使用实测数据集对经过预训练的模型进行训练得到的改进LSTM模型与直接使用实测数据集训练的模型相比,改进的LSTM模型具有更好的校正效果。FBG光谱的RMSE降低了10.95%,RMSE的标准差降低了4%。使用改进的LSTM模型对FBG光谱实测数据集进行校正,FBG传感信号存活率提高了50.5%。与小波软阈值法、惩罚最小二乘法、RNN法和LSTM法相比,改进后的LSTM模型具有更好的校正效果,RMSE的均值和标准差分别为0.0122和0.0024。解调中心波长的RMSE为0.036 pm,并且基线校正过程只需9.68 ms。【结论】改进的LSTM模型是一种有效的基线校正方法,在复杂外部环境下具有广阔的应用前景。
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关键词
光纤布拉格光栅
光谱基线校正
改进长短期记忆模型
深度学习
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Keywords
FBG
spectral baseline correction
improved LSTM models
deep learning
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分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
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