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基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测
被引量：
6
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作者
杨坪宏
胡奥
+1 位作者
崔东文
杨杰
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期45-53,共9页
为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3...
为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度预测对模型进行了验证。结果表明:WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。
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关键词
水质预测
门限循环控制单元
长短期记忆神经网络
小波包变换
变色龙优化算法
猎豹优化算法
山瞪羚优化算法
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职称材料
题名
基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测
被引量：
6
1
作者
杨坪宏
胡奥
崔东文
杨杰
机构
云南省水文水资源局
临沧润汀水资源科技服务有限公司
云南省文山州水务局
北京全路通信信号研究设计院集团有限公司昆明分公司
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期45-53,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3200903)
国家自然科学基金项目(51809288)
中国水利水电科学研究院基本科研业务费项目(WR0145B022021)。
文摘
为提高水质时间序列预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和变色龙优化算法(CSA)、猎豹优化(CO)算法和山瞪羚优化(MGO)算法的优化门限循环控制单元(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)的预测模型。首先利用WPT对pH值、DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N时间序列进行平稳化处理,得到若干个规律性较强的子序列分量;其次简要介绍了CSA、CO、MGO算法原理,利用CSA、CO、MGO分别寻优GRU、LSTM超参数,建立WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型;最后利用所建立的模型对pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度各分量进行预测和重构,并建立WPT-GRU、WPT-LSTM和WPT-CSA-SVM、WPT-CO-SVM、WPT-MGO-SVM模型作对比分析模型,以云南省昆明市观音山断面为例,通过pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度预测对模型进行了验证。结果表明:WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU、WPT-CSA-LSTM、WPT-CO-LSTM、WPT-MGO-LSTM模型对实例pH值及DO、COD_(Mn)、NH_(3)-N浓度的预测精度优于其他对比模型,具有较好的预测效果,其中尤以WPT-CSA-GRU、WPT-CO-GRU、WPT-MGO-GRU模型的预测精度最高;CSA、CO、MGO能有效调优GRU、LSTM超参数,显著提高GRU、LSTM预测性能;所构建的6种模型预测精度高且计算规模小,是有效的水质时间序列预测模型,可为相关水质预测研究提供参考。
关键词
水质预测
门限循环控制单元
长短期记忆神经网络
小波包变换
变色龙优化算法
猎豹优化算法
山瞪羚优化算法
Keywords
water quality prediction
gated recurrent unit(GRU)
long short-term memory networks(LSTM)
wavelet packet transform(WPT)
chameleon swarm
algorithm
(CSA)
cheetah
optimization
(CO)
algorithm
mountain
gazelle
optimization
(
mgo
)
algorithm
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据处理与若干群体算法优化的GRU/LSTM水质时间序列预测
杨坪宏
胡奥
崔东文
杨杰
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023
6
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