小波分解提升的W-LSTM水质预测模型：精度与泛化性能

本文主要探讨了"基于小波分解的LSTM水质预测模型"这一创新性研究方法。水是生命的基础资源，其质量监控对环境保护和社会经济发展具有重要意义。传统的水质预测模型可能受到数据复杂性的影响，而长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，因其在处理时间序列数据方面的优势被广泛应用于此类问题。 研究者们采用了一种结合小波分解和LSTM的预测模型（W-LSTM），具体来说，他们利用Daubechies5 (db5)小波对水质数据进行分解，将其分解为高频和低频信号。这种分解策略有助于提取数据中的关键特征，因为不同频率的信息可能反映了水质变化的不同模式。通过将这些分解后的信号输入到LSTM模型中，模型能够更好地理解和学习水质数据的动态特性。 在实验部分，研究团队选择了安徽阜南王家坝流域的四个关键水质指标（pH值、溶解氧(DO)、化学需氧量(CODMn)和氨氮(NH3N)）进行模型训练、验证和测试。对比了W-LSTM模型与传统的LSTM模型在预测精度和泛化能力上的表现。结果显示，W-LSTM模型在多种评价指标上表现优越，显示出更高的预测准确性以及对新数据的适应能力，这表明这种方法对于水质预测任务具有显著的优势，是一种更有效的预测工具。 总结来说，本研究不仅提升了水质预测的准确性和效率，而且通过结合小波分解技术，优化了LSTM模型处理时序数据的能力，为实际应用提供了实用且高效的解决方案。这对于水资源管理、环境保护和相关政策制定等方面具有重要的实践价值。如欲进一步了解此研究，可参考孙铭等人在《计算机系统应用》杂志上发表的文章，链接地址：http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7695.html。