【摘 要】
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水质指标浓度序列的随机性、非线性、不平稳性极大地影响水质预测的准确性，为此，提出一种基于EEMD-LSTM-SVR的水质组合预测方法。首先对数据进行模态分解（选取EMD\EEMD作为模态分解算法），再对分解后的分量进行LSTM神经网络预测，最后在分量重构时采用线性叠加（SUM）或者支持向量回归（SVR）得到最终的预测值。为了验证所提出方法的有效性，选取湘江流域上中下游典型断面进行溶解氧、氨氮等指标
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（72274058）;国家自然科学基金青年项目（61702183）； 湖南省教育厅优秀青年项目（19B316）； 湖南省研究生科研创新项目资助（CX20201109）； 湖南工商大学青年创新驱动计划；
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水质指标浓度序列的随机性、非线性、不平稳性极大地影响水质预测的准确性，为此，提出一种基于EEMD-LSTM-SVR的水质组合预测方法。首先对数据进行模态分解（选取EMD\EEMD作为模态分解算法），再对分解后的分量进行LSTM神经网络预测，最后在分量重构时采用线性叠加（SUM）或者支持向量回归（SVR）得到最终的预测值。为了验证所提出方法的有效性，选取湘江流域上中下游典型断面进行溶解氧、氨氮等指标进行水质预测。结果表明：相比于单一的LSTM神经网络预测方法，采用分解、预测、重构三阶段的组合预测方法精度更高。特别的，采用支持向量回归（SVR）得到的结果明显好于传统线性叠加（SUM）方法。
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