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题名基于机器学习方法的洪泽湖入湖水质评价及预测研究
被引量：7
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作者
石晴宜
董增川
罗赟
姚敏
崔璨
王天宇
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机构
河海大学水文水资源学院
江苏省水文水资源勘测局
长江勘测规划设计研究有限责任公司
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出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2021年第12期53-59,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(41471014)
江苏省水利科技项目(JSSL-SZY-2019003)。
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文摘
洪泽湖是我国第四大淡水湖,又是“南水北调”东线工程中重要的过水通道,它自身的水环境质量对其周边和北方受水区的供水保证至关重要。建立基于小波分析的长短记忆神经网络水质预测模型(WA-LSTM),首先对淮河入洪泽湖的水质数据进行预处理,将其分解为高频和低频信号输入至LSTM模型中进行单因子水质预测,再通过单因子水质预测结果驱动T-S模糊神经网络方法对洪泽湖水质变化情况进行综合预测和评价。研究结果表明:①小波分析方法可以较好地捕捉水质数据特征,其与LSTM水质预测模型结合能够较大幅度提升水质预测的精度;②WA-LSTM模型与模糊神经网络的综合运用能有效解决单因子预测无法体现水质整体状况的问题。研究方法与结论可以为洪泽湖水质监测管理及水资源调控提供技术支撑和实践参考。
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关键词
洪泽湖
小波分析
长短记忆神经网络
模糊神经网络
耦合应用
综合水质预测
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Keywords
Hongze Lake
wavelet analysis
long short-term memory
fuzzy neural network
coupling model application
comprehensive water quality prediction
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分类号
TV213.4
[水利工程—水文学及水资源]
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题名三峡水库水位调度对出库水质影响分析与水质预测
被引量：14
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作者
黄玥
黄志霖
肖文发
曾立雄
马良
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机构
中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所
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出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
2020年第4期78-85,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC05053)。
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文摘
出于防洪、发电与航运需求,三峡水库在汛期维持145 m低水位运行,在非汛期抬升水位至175m维持高水位运行。水库运行期按水位变化分为:水位下降期(175~145 m)、低水位运行期(145 m)、水位上升期(145~175m)和高水位运行期(175 m)。基于2011-2018年三峡水库出库断面水质因子(DO、CODMn和NH3—N)监测周报数据,采用综合水质标识指数Pi和自回归综合移动平均模型ARIMA模型评价预测水质,研究三峡水库水位调度对出库断面水质的影响,探究水质对水位变化的响应,并预测水质变化趋势。结果表明:三峡水库季节性水位调度对出库水质影响显著。水质因子(DO、CODMn、NH3—N)浓度随水位运行期的改变而出现周期性变化,不同水位运行期水质因子浓度存在差异。高水位运行期DO浓度显著高于低水位运行期,CODMn和NH3—N浓度小于低水位运行期;各运行期的综合水质标识指数Pi均符合综合水质指标Ⅰ级标准,其中高水位运行期水质最好,低水位运行期水质最差;ARIMA预测结果显示未来水质符合Ⅰ级标准。水库水文条件受季节性水位调度影响,水质与水位、流量和外源污染输入相关。评价结果有利于在高时间精度下掌握水质实情,进行水资源管理。
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关键词
出库水质
水位调度
影响评价
综合水质标识指数
差分自回归移动平均预测模型(ARIMA)
三峡水库
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Keywords
outflow water quality
water level scheduling
impact assessment
comprehensive water quality identification indicator
autoregressive integrated moving average(ARIMA)prediction model
Three Gorges Reservoir
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分类号
X824
[环境科学与工程—环境工程]
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