基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型

杨焕峥; 崔业梅; 徐玲; 薛洪惠

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232063

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基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型

更新时间：2026-02-25

- 基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型
- Issue 10, Pages: 55-59(2024)
- 作者机构：
  
  1. 江苏省无线传感系统应用工程技术研究开发中心
  2. 无锡商业职业技术学院
  3. 常州大学微电子与控制工程学院
  4. 南京大学近代声学教育部重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232063
  CLC： TP18;X524
- Published：2024
- 稿件说明：
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杨焕峥, 崔业梅, 徐玲, et al. 基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型[J]. 2024, (10): 55-59.
DOI：

杨焕峥, 崔业梅, 徐玲, et al. 基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的太湖水体溶解氧浓度预测模型[J]. 2024, (10): 55-59. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232063.

摘要

为了提高太湖水体中溶解氧浓度(DOC)参数的预测准确性，设计了一种基于ARIMA-IPOA-CNN-LSTM的预测模型。首先，采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)捕捉数据的时间序列趋势和季节性特征；其次，引入卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)模型，分别从数据中学习空间和时间特征；再次，提出了一种改进的鹈鹕优化算法(IPOA)来优化模型参数，算法增加了Logistic混沌映射种群初始化、反向差分进化、萤火虫扰动的方法，CEC2005函数的测试结果显著优于传统鹈鹕优化算法；最后，将“剪枝”模型部署于STM32嵌入式设备。试验结果表明，在溶解氧浓度预测方面，该模型具有高的准确性和鲁棒性，为水环境保护提供了一种高效、可靠的解决方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

Liu Yongzhi,Wu Gang.Research on the prediction of short time series based on EMD-LSTM[J].Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering,2023.

Mei Xiancheng,Cui Zhen,Sheng Qian,Zhou Jian,Li Chuanqi.Application of the Improved POA-RF Model in Predicting the Strength and Energy Absorption Property of a Novel Aseismic Rubber-Concrete Material[J].Materials,2023.

Chen Yanhui,Shi Gang,Jiang Heng,Zheng Te.Research on the Prediction of Insertion Resistance of Wheel Loader Based on PSO-LSTM[J].Applied Sciences,2023.

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