基于机器学习方法的洪泽湖入湖水质评价及预测研究

洪泽湖是我国第四大淡水湖,又是“南水北调”东线工程中重要的过水通道,它自身的水环境质量对其周边和北方受水区的供水保证至关重要。建立基于小波分析的长短记忆神经网络水质预测模型（WA-LSTM）,首先对淮河入洪泽湖的水质数据进行预处理,将其分解为高频和低频信号输入至LSTM模型中进行单因子水质预测,再通过单因子水质预测结果驱动T-S模糊神经网络方法对洪泽湖水质变化情况进行综合预测和评价。研究结果表明：①小波分析方法可以较好地捕捉水质数据特征,其与LSTM水质预测模型结合能够较大幅度提升水质预测的精度;②WA-LSTM模型与模糊神经网络的综合运用能有效解决单因子预测无法体现水质整体状况的问题。研究方法与结论可以为洪泽湖水质监测管理及水资源调控提供技术支撑和实践参考。