基于小波分解的LSTM水质预测模型
项目描述
水是人类和其它生命体所依赖的不可缺少的资源，建立水质预测模型预测水质状况具有重要的社会经济和生态环保价值。本文建立了基于小波分解的长短期记忆网络(LSTM)时间序列预测模型(W-LSTM)，运用Daubechies5 (db5)小波将水质数据分解为高频率和低频率信号，再将这些信号作为LSTM模型的输入，来训练模型预测水质数据。
利用安徽阜南王家坝流域采集到的4项水质指标(pH值、DO、CODMn、NH3N)对该模型进行训练、验证和测试，并与传统LSTM神经网络模型的训练和预测结果进行比较。结果显示，所提出的方法在多种评价指标上均优于传统LSTM模型，表明了该方法具有较高的预测精度和泛化能力，是一种更有效的模拟预测手段。
资源文件内容
本仓库提供的资源文件包括：
- 数据集：安徽阜南王家坝流域采集到的水质数据，包括pH值、DO、CODMn、NH3N四项指标。
- 代码：基于小波分解的LSTM水质预测模型的实现代码，包括数据预处理、模型训练、验证和测试的完整流程。
- 模型文件：训练好的W-LSTM模型文件，可以直接用于水质预测。
- 实验结果：模型训练和测试的结果，包括与传统LSTM模型的对比分析。
使用说明
- 数据预处理：使用提供的代码对水质数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和小波分解。
- 模型训练：使用预处理后的数据训练W-LSTM模型，调整超参数以获得最佳性能。
- 模型验证：使用验证集对训练好的模型进行验证，评估模型的预测精度。
- 模型测试：使用测试集对模型进行最终测试，并与传统LSTM模型进行对比。
依赖环境
- Python 3.x
- TensorFlow 2.x
- Keras
- PyWavelets
- NumPy
- Pandas
参考文献
- Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. SIAM.
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.
致谢
感谢安徽阜南王家坝流域提供的水质数据，为本研究提供了宝贵的实验材料。