基于神经网络模型的人工湿地水质预测模型

水质预测是水质保护的基本内容,也是解决水资源危机的重要依据。在水污染防治中,水质的准确表达能够反映水体的污染状况和未来趋势,为特定区域的水资源保护提供科学依据。在当前信息技术迅速发展的背景下,智能算法在构建水质预测模型方面的应用日益广泛,这对水资源的污染控制与预防具有重要意义。首先,应用Z-score方法和局部线性趋势判断法识别并校正数据中的异常值;其次,采用SG滤波法对水质数据进行平滑和降噪处理;进一步地,引入优化后的循环神经网络(RNN)模型,并使用LSTM-GRU结构(一种改良的长短期记忆网络结构)替换标准的隐藏层单元。LSTMGRU模型能够有效区分重要与非重要的信息,实现选择性记忆,从而提高对历史水质参数的学习效率并显著提升预测结果的准确性。通过仿真分析,与传统的水质参数预测模型相比,LSTM-GRU模型的泛化能力更强,预测精度更高,具有更高的有效性和实用性。