一种基于DeepTCN-GRU深度学习模型的水质预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于DeepTCN‑GRU深度学习模型的水质预测方法，涉及水质预测领域，包括首先收集、预处理、规范化水质数据，经深度时间卷积层提取时空特征，然后传递至门控制单元以处理特征并捕捉长期依赖关系；在训练中通过反向传播不断调整参数以适应水质数据模式，完成训练后通过前向传播实现对新水质数据的精准预测。本发明专利技术基于DeepTCN‑GRU深度学习模型的水质预测方法具有高效的时间序列建模能力、多层次特征学习能力、针对不同时间尺度的建模能力、强大的泛化能力和自适应学习能力等优势，能够在水质预测领域取得意想不到的良好效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于水质预测，具体涉及一种基于deeptcn-gru深度学习模型的水质预测方法。

技术介绍

1、随着社会经济的不断发展，水质预测已经成为环境科学领域备受瞩目的研究方向之一，水质预测对于水环境管理和保护至关重要，其准确性和实时性成为关注焦点。传统的预测方法主要依赖于经验模型和统计方法，这在某些情况下可能确实表现出色，但是面对复杂、非线性的水质变化时却显得力不从心。随着监测技术的进步和数据采集的广泛应用，基于数据驱动的水质预测成为研究的热点，为更准确的理解和预测水质提供了新的机遇。

2、水质预测的演进历程源远流长，在水质预测领域的发展中，深度学习模型的兴起为水质预测的发展提供了全新的可能性。神经网络的崛起，尤其是循环神经网络(rnn)和卷积神经网络(cnn)等模型，为时序数据的建模和预测提供了更为强大的工具。但是在处理长期依赖和捕捉全局信息方面仍存在一定的局限性，传统的单一深度学习模型，如rnn和cnn，尽管在捕捉时序数据的某些特征方面取得了成功，但在处理长时序依赖关系和全局上下文信息方面存在一定的不足，从而限制了它们在水质预测等复杂环境本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DeepTCN-GRU深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于DeepTCN-GRU深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：所述S1中对所收集数据进行数据清洗、缺失值和异常值的检测和处理。

3.根据权利要求1所述的基于DeepTCN-GRU深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：所述S2中使用深度时间卷积网络来提取水质数据中的时空特征包括以下操作：

4.根据权利要求3所述的基于DeepTCN-GRU深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：对于回归任务，使用线性激活函数作为输出层的激活函数，以便于得...

【技术特征摘要】

1.一种基于deeptcn-gru深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于deeptcn-gru深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：所述s1中对所收集数据进行数据清洗、缺失值和异常值的检测和处理。

3.根据权利要求1所述的基于deeptcn-gru深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：所述s2中使用深度时间卷积网络来提取水质数据中的时空特征包括以下操作：

4.根据权利要求3所述的基于deeptcn-gru深度学习模型的水质预测方法，其特征在于：对于回归任务，使用线性激活函数作为输出层的激活函数，以便于得到连续的预测值。

5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：田青青，田雨，骆威，程运平，邢净净，干里里，刘梅，
申请(专利权)人：华北水利水电大学，
类型：发明
国别省市：