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基于MSLSTM-DA模型的水质自动监测异常数据报警
被引量：
9
1
作者
嵇晓燕
姚志鹏
+3 位作者
杨凯
陈亚男
王正
安新国
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1877-1883,共7页
提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预...
提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法有效性验证.结果表明,构建的预测模型对5个指标的MAE、MAPE均值比BP神经网络预测模型降低21.0%,17.8%,比LSTM模型降低16.8%,17.9%.皮尔逊系数均值比BP神经网络、LSTM模型的分别高5.9%,4.4%.5个指标共检出水质异常数据37条,其中34条经人工判断确实存在有异常,报警准确率高达91.9%.
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关键词
堆叠长短时记忆网络
差值分析
水质异常报警
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职称材料
题名
基于MSLSTM-DA模型的水质自动监测异常数据报警
被引量：
9
1
作者
嵇晓燕
姚志鹏
杨凯
陈亚男
王正
安新国
机构
中国环境监测总站
北京金水永利科技有限公司
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1877-1883,共7页
基金
长江生态环境保护修复联合研究项目(2019-LHYJ-01-0301)
国家水环境监测监控及业务化平台技术研究课题(2017ZX07302002)。
文摘
提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法有效性验证.结果表明,构建的预测模型对5个指标的MAE、MAPE均值比BP神经网络预测模型降低21.0%,17.8%,比LSTM模型降低16.8%,17.9%.皮尔逊系数均值比BP神经网络、LSTM模型的分别高5.9%,4.4%.5个指标共检出水质异常数据37条,其中34条经人工判断确实存在有异常,报警准确率高达91.9%.
关键词
堆叠长短时记忆网络
差值分析
水质异常报警
Keywords
stacked long and short-term memory network
difference analysis
water quality alert
分类号
X832 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MSLSTM-DA模型的水质自动监测异常数据报警
嵇晓燕
姚志鹏
杨凯
陈亚男
王正
安新国
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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