[发明专利]基于深度学习的地表水质预测方法

摘要

一种基于深度学习的地表水质预测方法，通过采集数据，并进行预处理，制成训练样本后用于训练神经网络模型，当模型经过调优准确率达标之后，再将实时水质监测数据输入训练后的神经网络，得到未来一段时间内的地表水质预测数据。本发明利用深度学习中的LSTM神经网络模型在处理复杂多因子输入方面的优势，及其对数据历史依赖关系的良好记忆性，来对水质时间序列数据进行预测。将水质相关的多个因子作为输入，经过模型训练后，再分别输出各个因子的预测值，这样不仅可以考虑到每个因子各自的历史值的影响，还能够综合考虑到各个因子之间的互相影响。