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申请/专利权人：常州大学;常州市环境科学研究院
摘要：本发明涉及图卷积预测技术领域，尤其涉及一种基于图卷积STG‑LSTM的河流水质预测方法，包括S1、对京杭运河各监测站点地理位置以及水质数据进行预处理；S2、采用最大互信息系数衡量运河各监测站点上水质因子之间的相关性；S3、构建出时空图来表征各监测站点间水质时空相关性；S4、构建图卷积长短记忆神经网络水质时空预测模型；S5、对STG‑LSTM水质时空预测模型进行验证。本发明快速精准预测河流水质状况是城市水管理战略的重要任务，针对现有水质因子预测方法大多是单监测站点的时间序列预测，无法描述河流水质的空间分布。
主权项：1.一种基于图卷积STG-LSTM的河流水质预测方法，其特征在于：具有如下步骤：S1、对京杭运河各监测站点地理位置以及水质数据进行预处理：包括提取各站点经纬度和距离信息、不同水质数据，并对缺失值补全、归一化处理；S2、采用最大互信息系数衡量运河各监测站点上水质因子之间的相关性，综合选取出与其它站点相关性最大的作为时空预测站点；S3、以各监测站点地理位置和水质因子历史观测值为依据，构建出时空图来表征各监测站点间水质时空相关性；S4、构建图卷积长短记忆神经网络水质时空预测模型，将时空图作为模型的输入，提取运河河段不同位置水质因子动态时空相关性；S5、对STG-LSTM水质时空预测模型进行验证：包括对时空预测站点水质预测结果的误差分析、运河不同位置水质预测结果验证分析和对模型预测结果的可靠性检验。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 常州市环境科学研究院 一种基于图卷积STG-LSTM的河流水质预测方法
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