基于深度学习的河流水质评价及预测研究

张 有朋, 陈 佳, 胡 欣怡
西南石油大学理学院

摘要


近些年随着全国工业化、城市化的快速发展，河流水质问题日益凸显，水质的变化直接影响着水生生物的
生存和繁衍，以及人类的生活质量和健康水平，对水质进行科学评价和准确预测成为环境保护和管理的重要任务。
本文为提高水质评价的客观性，基于四川岷江流域的水质监测数据，结合了熵权法的客观赋权特性和TOPSIS法的多
指标决策优势，建立了TOPSIS-熵权法水质评价模型，实现了对河流水质的客观评价，反映了岷江流域的整体水质
情况逐年下降。通过比较EEMD-RNN模型与另外3种模型的预测效果，最终发现EEMD-RNN对于河流水质数据
的预测效果最优。

关键词


水质评价；水质预测；熵权法；集成经验模态分解；循环神经网络

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