基于神经网络的水厂水质预测研究

摘要

水质预测模型类型繁多,结构复杂,不同的模型有不同的特点,适用于不同的情况。针对中电建夹江青衣水厂取水口的实际情况,采用不同的神经网络模型和不同的特征选择方法对水质数据进行预测,经对比发现:对于该厂取水口的水质预测问题,采用单层LSTM网络预测效果最好,对同一网络模型不对数据进行特征降维而用尽可能多的特征进行预测效果更好。该工作为后续更准确地预测提供了依据和研究方向。