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申请/专利权人：同济大学;福州市城乡建总集团有限公司
摘要：本发明涉及一种湖泊水库的水质预测方法、装置和介质，方法包括以下步骤：获取在线监测数据；对监测数据进行预处理，得到预处理数据；以水质、水动力和风场数据为边界条件，构建二维水动力水质机理模型；对历史的在线监测数据作为模版数据，进行STL时序分解，并根据分解结果，生成水质模拟数据；将当前时间的数据相结合，构建模拟工况，基于二维水动力水质机理模型，计算出水口的水质指标；通过模拟工况和出水口的水质指标，训练长短期记忆神经网络模型，得到水质预测模型；通过水质预测模型，实现闸泵流量操作下的湖泊水库水质指标值预测。与现有技术相比，本发明具有计算速度快、训练阶段对历史数据需求小、准确性高等优点。
主权项：1.一种湖泊水库的水质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取在线监测数据，包括历史与当前时间的水质、水动力和风场数据；S2：对监测数据进行预处理，得到预处理数据；S3：以预处理数据中的水质、水动力和风场数据为边界条件，构建二维水动力水质机理模型；S4：对历史的水质、水动力在线监测数据作为模版数据，进行STL时序分解，并根据分解结果，生成水质模拟数据；S5：将当前时间的水质、水动力和风场数据相结合，构建模拟工况，基于二维水动力水质机理模型，计算出水口的水质指标；S6：通过模拟工况和出水口的水质指标，训练长短期记忆神经网络模型，得到水质预测模型；S7：将闸泵流量数据、水质在线监测数据与风场在线监测数据相结合，输入水质预测模型，获得指定闸泵流量操作下的湖泊水库水质指标值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 福州市城乡建总集团有限公司 一种湖泊水库的水质预测方法、装置和介质
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