基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型

王红晨; 马俊; 陈博行

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222020

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基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型

水文水资源与环境 | 更新时间：2026-02-25

- 基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型
- 基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型
- 水电能源科学 2023年第8期页码：73-76
- 作者机构：
  
  1. 青海师范大学物理与电子信息工程学院
  2. 青海师范大学高原科学与可持续发展研究院(物联网重点实验室)
  3. 青海师范大学计算机学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  青海省自然科学基金项目(2021-ZJ-916)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222020
  中图分类号： TP18;X832
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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王红晨, 马俊, 陈博行. 基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型[J]. 水电能源科学, 2023,(8):73-76.

王红晨, 马俊, 陈博行. 基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型[J]. 2023, (8): 73-76.
王红晨, 马俊, 陈博行. 基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型[J]. 水电能源科学, 2023,(8):73-76. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222020.

王红晨, 马俊, 陈博行. 基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型[J]. 2023, (8): 73-76. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222020.

摘要

针对传统水质预测方法难以捕捉样本中时空特征的问题，提出建立基于CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型，即首先通过卷积神经网络(CNN)对数据降维处理，提取样本特征，然后使用外部注意力机制探索样本间的隐藏信息，以卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)进一步捕捉数据的空间特性，为使模型能达到最优效果，使用遗传算法优化模型中的超参数，最后以青海省的水质监测数据为样本对模型进行仿真验证。结果表明，该模型的平均绝对误差(M

MAE

)为0.063、均方根误差(R

RMSE

)为0.012、平均绝对百分比误差(M

MAPE

)为2.6%

与CNN-EA模型、CNN-LSTM模型相比M

MAE

、R

RMSE

、M

MAPE

分别降低了18%和24%、14%和25%、16%和21%

模型可有效获取水质的时空特征，减弱不同样本间的影响，达到理想预测效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

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