基于VMD-TCN-GRU模型的水质预测研究

为充分挖掘水质数据在短时震荡中的变化特征,提升预测模型的精度,提出一种基于VMD(变分模态分解)、TCN(卷积时间神经网络)及GRU(门控循环单元)组成的混合水质预测模型,采用VMD-TCN-GRU模型对汾河水库出水口高锰酸盐指数进行预测,并与此类研究中常见的SVR(支持向量回归)、LSTM(长短期记忆神经网络)、TCN和CNN-LSTM(卷积神经网络-长短期记忆神经网络)这4种模型预测结果对比表明:VMD-TCN-GRU模型能更好挖掘水质数据在短时震荡过程中的特征信息,提升水质预测精度;VMD-TCN-GRU模型的MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)下降,R^(2)(确定系数)提高,其MAE、RMSE、R^(2)分别为0.0553、0.0717、0.9351;其预测性能优越,预测精度更高且拥有更强的泛化能力,可以应用于汾河水质预测。

基于在线监测时间序列数据的水质预测模型研究进展

当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进展,包括数据软测量、预处理方法和水质预测模型等,分析了不同水质预测模型在应用过程中存在的问题,并对未来研究方向进行了展望,以期为水质预测预警和环境监管提供技术支持和方法参考。

基于CEEMDAN和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测研究

为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。

基于串级LSTM深度学习模型的二次供水余氯预测方法

伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非线性特性的补氯系统时存在局限性,仅能在线监测水箱余氯水平,过多的余氯可能对人体健康有害,因此,确保自动补氯系统安全运行成为亟待解决的问题。研究提出基于串级LSTM深度学习的神经网络模型,用于分析水箱余氯数据、准确预测水箱出水余氯浓度,并制定相应监测和控制策略。试验验证和实际应用结果表明,该深度学习模型能有效智能预测水箱余氯,为自动补氯系统提供重要的智能控制手段,具有实用意义。

基于降雨量数据的程潮铁矿涌水量时序性预测模型

无底柱分段崩落法开采必然形成大范围的地表塌陷区,所分布的导水裂隙将导致大量的地表降水向下渗透,引起巷道涌水量骤增,程潮铁矿现已进入-500 m开采水平,大气降雨与崩落法开采所引发的裂隙持续动态发展之间的相互作用机制十分复杂。因此,为科学准确地预测井下涌水量,本研究提出了一种以降雨量为输入数据的涌水量灰色GM(1,2)时序性预测模型。以程潮铁矿2019—2021年的降雨量、涌水量实际数据为训练样本,充分考虑崩落法开采对上覆岩体的持续影响,引入时序性系数K对模型进行优化,最终建立的灰色GM(1,2)时序性预测模型与传统的GM(1,2)预测模型相比,预测精度平均提高了7.79%。运用该模型对2022年的涌水量进行预测检验结果表明,其旱、雨两季的预测精度分别为93.51%、93.58%,预测效果较好。研究成果是通过地表降雨量数据直接预测矿山井下涌水量数据的一种有效方法。

基于RNN的水厂过滤过程研究

当下饮用水标准不断提高,传统水质预测方法存在明显不足。对使用循环神经网络(RNN)处理时间序列数据进行了研究。主要针对全年数据、夏季数据、冬季数据进行分析,结果显示全年数据最优模型MSE和MAE为0.0047、0.0541;冬季数据最优模型MSE和MAE为0.0051、0.0544;夏季数据的模拟效果相对较差,其最低MSE和MAE值为0.2859、0.4704。说明RNN在对大量的水质数据进行预测时,其模拟有效且拟合精度很高,但对数据量少、数据情况复杂的模型模拟时,其拟合效果并不是很好。

基于时间序列模型的黄河水沙监测数据分析研究

黄河水沙通量的变化规律对沿黄流域的环境治理、气候变化和人民生活具有深远的影响。文章以黄河某水文站2016—2021年的水位、水流量与含沙量的实际监测数据为研究对象,对该水文站水沙通量的变化规律进行挖掘和分析;以此应用机器学习中的时间序列分析算法构建了一种可对黄河水沙通量趋势预测的时间序列模型SARIMAX,通过对模型的参数优化和显著性检验分析,确定了黄河水沙通量预测的最优时间序列模型SARIMAX(0,1,1,12),对该水文站未来两年的黄河水沙通量进行了分析预测,为黄河水文环境的保护和黄河水域“调水调沙”等工作提供准确的参考依据。

非平稳时间序列的动态水位神经网络预报模型

水文预报系统是一个复杂的非线性动力学过程 ,站点水位受各种因素的影响不仅呈现出非平稳动态随机变化特性 ,而且各因素间的关系也很难确定 .淮河流域五河站水位由于受到洪泽湖回水影响及季节性的影响 ,也呈现出这一动力学的非平稳特性 ,因此本文在考虑了相关站点和回水影响的基础上 ,建立了一种多站变量时间序列的神经网络预报模型 ,预报结果表明该方法预测效果较好 。

基于Box-Jenkins方法的黄河水质时间序列分析与预测

采用基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对黄河上游甘肃兰州段、中游吴堡和下游山东利津段的水质进行了趋势分析和预测。选取对水质产生影响较大的两个污染因子化学需氧量(CODMn)和溶解氧(DO)1994—2003连续10a的月平均水质监测数据,借助Matlab和SAS统计软件,建立了ARIMA模型和乘积季节时间序列模型,并分析了这两个污染因子随时间推移的变化规律。结果表明:ARIMA模型和乘积季节模型能够用于短期水质预测,并且预测效果较好。黄河流域从上游到下游水质总体状况呈逐渐下降趋势,上游水质一般为Ⅱ和Ⅲ类,而中游和下游水质基本为Ⅳ、Ⅴ和超Ⅴ类。

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性 ,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型。用该模型对 0～ 30cm和 2 0～ 30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨 ,结果表明 。

基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型。应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测。结果表明,模型预测精度较好。通过预测结果验证了模型的可靠性。与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点。

黄河中游区水沙变化灰色预测

通过理论分析论证，认为ＧＭ模型所反映的本质特征与水沙长期变化的累积效应是相似的，并用４种ＧＭ模型对年序列及汛期序列水沙变化趋势进行了模拟预测。

基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究

为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA(2,1,1)(1,1,1)_(12)。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测,得出预测结果,并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明:预测结果与实际数据最大误差为3.43%,最小误差仅为0.77%,与实测数据有较好的拟合,预测效果较好,能够很好地满足煤矿实际需求,验证了乘积季节模型可以对矿井涌水量的能做出准确预测,为煤矿生产中涌水量预报和水害防治工作提供了新的思路。

小浪底水库运用初期黄河下游河道冲淤变化预估分析

利用黄河下游一维泥沙冲淤数学模型,对两个均为15年的小浪底出库不同设计水沙系列进行预估计算,结果表明:两个系列铁谢-利津河段皆呈冲刷状态,15年累计冲刷泥沙总量分别为6.012亿t和0.716亿t。分析得出,在今后小浪底水库调水调沙初期运用过程中,若充分考虑黄河下游河道特别是山东河道的输沙能力,利用水库的调节库容,对水沙进行有效的控制和调节,使不适应的水沙过程尽可能协调,以便于泥沙在下游河道中顺利输送,从而减轻下游河道的淤积,甚至达到不淤或冲刷的效果,努力实现下游河床不抬高的目标。

基于多元时序分析的水华预测及因素分析方法

在水华防治工作中,水华预测一直都是一个难点,为了解决由于水华生成过程中多种特征因素间的交互影响建模困难,现有的水华预测方法预测结果还不够准确,以及不同影响因素与水华发生的相关性程度的判定等问题,采用多元时间序列分析技术,研究多特征因素的水华预测及因素分析方法,通过对水华生成过程中的特征因素时序建模分析,提出多重潜周期多元自回归模型,给出了基于多元周期平稳时序分析的水华预测以及因素分析结果。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。

大化水库库区泥沙淤积现状及预测分析

通过大化水库不同运用期库区来水来沙的变化,分析了大化水库库区泥沙淤积现状情况,提出了采用典型水沙年来分析该水库淤积的方法,并用一维数学模型预测了不同水沙不同调度下水库泥沙淤积情况.计算结果表明在同等水沙条件下,降低库水位对于减少库区泥沙淤积是有利的.

长江下游河段桥墩压缩冲刷预测研究

建桥引起的河床变化可分为压缩冲刷和局部冲刷。相比于局部冲刷,压缩冲刷研究较少,压缩冲刷使桥址断面产生整体性下降,不利于桥墩基础安全。在总结前人研究成果基础上,以长江下游世业洲桥位方案为例,建立了桥墩压缩冲刷预测模型。探讨了不同空间尺度下桥墩边界的处理方法;针对长江下游河段水沙特点,从工程安全角度出发,提出了水沙过程的选取方法;最后预测了桥位上下游河床变形和桥墩压缩冲刷深度,并与长江下游已建桥址断面冲刷深度进行比对,两者基本相当。结果表明,文中确定的桥墩压缩冲刷是合理的,可为桥墩基础埋深提供技术依据。

基于ARMA模型的地表水水质预测方法研究

选用合适的模型提高预测的精度和可靠性,为区域水环境管理提供科学依据,是水质预测要解决的关键问题。为了解决这一问题,根据辽河流域的实际,运用自回归滑动平均（ARMA）模型对辽河流域东陵大桥监测断面CODMn的水质变化趋势进行预测。结果表明：综合自相关函数、偏相关函数以及BIC原则,ARMA（1,1）模型能够更好地用于东陵大桥断面水质预测。拟合结果显示,相对误差在2.60%~25.98%之间,平均相对误差为13.69%,说明该模型能够充分利用近期水质资料信息,以精确预测未来水质变化趋势。而对东陵大桥监测断面CODMn的预测显示,未来CODMn呈现出增长态势,辽宁水环境管理任务仍然很重。最后,就ARMA模型应用于水质预测的问题和发展方向进行了探讨。

特高含水期油藏工程研究

针对全国注水开发油田目前大多已进入高含水期的现状，为了客观地评价油田开发效果，及时调整油田的开发方案，保证油田获得较高的采收率，该文采用流管法、合理井网密度法、水驱系列法及经验公式，对油田进行注水开发效果评价，确定合理井网密度，量化油田开采潜力，并在此基础上用灰色预测和整数规划法进行稳产措施配置，以永安油田为实例做出五年措施规划。这套方法运用油田动、静态资料，与油田实际结合紧密，实用性强，并已在永安油田得到应用。

应用实用动态组合模型预测城市日用水量

将时间序列中的日用水量历史数据引入以温度等作变量的回归分析模型,建立了日用水量非线性回归组合预测模型,同时为进一步提高预测精度,用4阶自回归模型对回归残差序列进行时间序列分析,建立了日用水量预测实用动态组合模型。以华北某市日用水量的实测数据对其进行检验,结果表明该模型具有较高的预测精度。