【摘 要】
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针对水质数据在时间和空间维度上的复杂依赖关系,提出基于图神经网络(GNN)的地表水水质预测模型.该模型采用GNN建模地表水水质监测站点在空间上的复杂依赖关系,使用长短时记
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,浙江鸿程计算机系统有限公司
【基金项目】
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“十三五”水体污染控制与治理科技重大专项资助项目(2018ZX07208-009),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020QNA5017).
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针对水质数据在时间和空间维度上的复杂依赖关系,提出基于图神经网络(GNN)的地表水水质预测模型.该模型采用GNN建模地表水水质监测站点在空间上的复杂依赖关系,使用长短时记忆网络(LSTM)建模水质指标序列在时间上的复杂依赖关系,将编码结果输入到解码器中得到预测输出.实验结果表明,与时间序列分析方法、通用回归方法和一般深度学习方法相比,该模型能够实现23.3%、26.6%和14.8%的性能提升.
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