一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法，包括以下步骤：(1)数据采集和预处理；(2)划分训练集和测试集；(3)初始化LSTM模型和注意力机制：构建LSTM模型并引入注意力机制，使得模型能够动态地关注输入序列的不同部分；(4)训练LSTM模型和注意力机制；(5)利用训练好的LSTM模型和注意力机制预测水质参数；(6)校正更新注意力机制；(7)引入变分自动编码器VAE；(8)训练VAE模型；(9)融合VAE和LSTM；(10)利用更新后训练后的VAE状态更新LSTM模型，利用更新后的模型预测t+1时刻的水质参数浓度；本发明专利技术减少了在不同水质样本中进行水质预测的工作量，大大提高了水质预测效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水质预测，具体涉及一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的lstm水质预测方法。

技术介绍

1、水质预测是指利用已有的历史数据基础构建预测模型，从而推算未来某一时刻的水质参数值或未来一段时期内水质变化趋势，是水环境污染综合防治与管理中的一项关键工作。准确的水质预测在环境监测、生态环境保护和流域水质规划和控制等方面起着重要作用，国内外学者一直都在进行相关研究，并提出了许多不同的水质预测模型，这些模型大概可分为机理性水质预测模型和非机理性水质预测模型两种。机理性水质预测模型通过分析水循环中各组分在物理、化学和生物学等方面的变化规律，建立起可以反映各组分间相互影响关系的数学模型并求解，进而预测水质变化趋势。近年来，随着计算机技术的发展，非机理性模型已成为水质预测模型研究的热点。通过构造训练样本，通过引入注意力机制和vae动态调整lstm模型状态，训练模型使其参数达到最优，以此获得较为准确的预测值。该方法在技术上是可行的，同时具有很强的实际价值。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM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所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法，其特征在于，步骤(1)具体如下：监测一定连续时间内某一水域，获取某一水质参数指标的浓度值，同时获得时间点集合；数据预处理包括对水质样本进行归一化处理。

3.根据权利要求1所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法，其特征在于，步骤(3)包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法，其特征在于，步骤(4)...

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的lstm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所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的lstm水质预测方法，其特征在于，步骤(1)具体如下：监测一定连续时间内某一水域，获取某一水质参数指标的浓度值，同时获得时间点集合；数据预处理包括对水质样本进行归一化处理。

3.根据权利要求1所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的lstm水质预测方法，其特征在于，步骤(3)包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的lstm水质预测方法，其特征在于，步骤(4)包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的lstm水质预测方法，其特征在于，步骤(5)包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述一种基于注意力机制和...

【专利技术属性】
技术研发人员：嵇晶晶，黄萱，王洪德，孙枭沁，佘冬立，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：