[发明专利]一种基于SARIMA-LSTM的河流水质预测方法在审
| 申请号： | 202010634884.1 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN113887119A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 王宁;周晓磊;胡衍坤;刘枢;姜秋俚;张楠;王继娜;金继鑫;宋春梅 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于SARIMA‑LSTM的河流水质预测方法。该方法首先使用SARIMA模型对河流水质参数进行线性拟合及预测，得到预测值并计算残差。然后再使用LSTM神经网络进行残差序列的训练及预测，最后将两次的预测值相加得到最终的预测结果。河流水质监测数据具有线性特征和非线性特征，SARIMA模型能够很好的提取水质数据序列中的线性部分，从而可以加快LSTM神经网络模型训练的收敛速度，提高模型对非线性部分的预测能力以及降低出现局部收敛的可能性。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sarima lstm 河流 水质 预测 方法 | ||
【主权项】：
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