摘要 : 为了降低传统CNN-LSTM模型进行水质预测时可能会出现的错误发生率,提出了一种基于Prophet模型与PCA的CNN-LSTM水质预测方法.在水质监测数据清洗过程中采用Prophet模型进行异常值处理,使用PCA方法对影响变量进行降维,消除变量关联性,把处理结果作为CNN... 展开
| 作者 | 肖克 张建军 谭文武 王理 宋玲毓 林海军 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Application of CNN-LSTM Model Integrating Prophet and PCA Techniques for Water Quality Prediction |
| 期刊名称 | 《计量科学与技术》 |
| 期刊英文名称 | 《Metrology Science and Technology》 |
| 页码/总页数 | 38-44 / 7 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TB99 |
| 关键词 | 计量学 水质监测 主成分分析 CNN LSTM 水质预测 |
| DOI | 10.12338/j.issn.2096-9015.2024.0109 |
| 基金项目 | 湖南省自然科学基金(2022JJ90013、2023JJ60157、2022JJ90044);国家自然科学基金(51775185);湖南省研究生创新基金(QL20230130);湖南师范大学校企合作(5312201812). |
| 机标主题词 / 分类号 | 水质预测;总氮;计量 / X832;X832;TB9 |
