[發明專利]一種基于EMD與LSTM的溶解氧含量預測方法在審

申請號：	202010741676.1	申請日：	2020-07-29
公開（公告）號：	CN111898673A	公開（公告）日：	2020-11-06
發明（設計）人：	劉樹波;歐陽特;蔡朝暉;涂國慶	申請（專利權）人：	武漢大學
主分類號：	G06K9/62	分類號：	G06K9/62;G06F16/215;G06N3/04
代理公司：	武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222	代理人：	胡琦旖
地址：	430072 湖***	國省代碼：	湖北;42
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于 emd lstm 溶解氧含量預測方法
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【說明書】：

本發明屬于水文與人工智能技術領域，公開了一種基于EMD與LSTM的溶解氧含量預測方法，包括獲取水質數據并進行數據清洗，采用KNN算法對水質數據中的缺失數據進行補全，采用EMD算法對水質數據中的原始溶解氧監測數據時間序列進行分解，獲得包括殘差和有限個本征模函數在內的多個分量，對多個子LSTM網絡進行訓練以及驗證，利用驗證通過的多個子LSTM網絡，獲得多個分量對應的下一個單位時間的溶解氧預測數值，將所有分量對應的預測數值進行累加，獲得下一個單位時間的溶解氧預測結果。本發明解決了現有技術中對溶解氧含量預測的精度較低的問題，能夠有效提高預測精度。

技術領域

本發明涉及水文與人工智能技術領域，尤其涉及一種基于EMD與LSTM的溶解氧含量預測方法。

背景技術

水體溶解氧含量是評估水體質量的重要因素。溶解氧含量預測是根據溶解氧歷史監測時間序列數據，運用時間序列預測模型對未來的溶解氧含量進行預測。溶解氧含量與水質緊密相關。溶解氧預測是水質評估的基礎，對生產生活用水的有效利用和污染防治有重要的工程和科學意義，在水質預警預報、輸供水系統中有著關鍵作用。

水質測站采集的溶解氧數據是一種時間序列數據，具有時序特征。目前對溶解氧含量的預測主要采用時間序列分析、回歸分析、灰色模型等理論，時間序列分析本質是對歷史數據的挖掘和分析，回歸分析側重于考查某幾個變量之間的定量關系，灰色模型主要用于短期預測。但因溶解氧序列具有時序性、不穩定性和強非線性等特點，并且相關因素眾多，故而難以采用傳統方法實現精確預測。

發明內容

本申請實施例通過提供一種基于EMD與LSTM的溶解氧含量預測方法，解決了現有技術中對溶解氧含量預測的精度較低的問題。

本申請實施例提供一種基于EMD與LSTM的溶解氧含量預測方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取水質數據，并對所述水質數據進行數據清洗；

步驟2、采用KNN算法對所述水質數據中的缺失數據進行補全；

步驟3、采用EMD算法對所述水質數據中的原始溶解氧監測數據時間序列進行分解，獲得包括殘差和有限個本征模函數在內的多個分量；

步驟4、對多個子LSTM網絡進行訓練；

每個所述子LSTM網絡以一個所述分量對應的樣本作為輸入信息，以下一個單位時間的溶解氧預測數值作為輸出信息；

所述分量對應的樣本包括該分量多個連續單位時間對應的溶解氧監測數據、溫度監測數據、時間標簽；

步驟5、對訓練后的多個子LSTM網絡進行驗證；

針對每個所述子LSTM網絡，將下一個單位時間的溶解氧監測數值與所述子LSTM網絡輸出的下一個單位時間的溶解氧預測數值進行對比，若誤差小于設定范圍，則通過驗證；

步驟6、利用驗證通過的多個子LSTM網絡，獲得多個分量對應的下一個單位時間的溶解氧預測數值，將所有分量對應的預測數值進行累加，獲得下一個單位時間的溶解氧預測結果。