【摘 要】
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目的:为了加强水质预测模型的预测能力。方法:基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测模型，利用CNN对数据的局部特征提取能力以及LSTM模型对时间序列的预测能力，将两个模型结合构建CNN-LSTM模型；再通过量子粒子群算法对CNN-LSTM模型的关键参数进行寻优，使水质信息与网络拓扑结构相匹配，减少人为工作量。结果:QPSO-CNN-LSTM在溶解氧数据的预测结果中，RMSE、MSE、MAE、
【基金项目】
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未来网络科研基金项目（No.FNSRFP-2021-YB-11）； 111引智计划基金项目（No.B12018）；
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目的:为了加强水质预测模型的预测能力。方法:基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测模型，利用CNN对数据的局部特征提取能力以及LSTM模型对时间序列的预测能力，将两个模型结合构建CNN-LSTM模型；再通过量子粒子群算法对CNN-LSTM模型的关键参数进行寻优，使水质信息与网络拓扑结构相匹配，减少人为工作量。结果:QPSO-CNN-LSTM在溶解氧数据的预测结果中，RMSE、MSE、MAE、MAPE分别为0.147 5、0.021 8、0.061 7、0.011 8,在pH数据的预测结果中，RMSE、MSE、MAE、MAPE分别为0.067 6,0.004 6,0.031 1,0.003 8,均明显低于其他模型。结论:基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测模型在水质预测中预测精度较高且具有一定的普遍适用性。
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