基于CNN-LSTM模型及小样本数据的水库二氧化碳通量预测

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第 ４１ 卷第 ６ 期 重 庆 交 通 大 学 学 报（ 自 然 科 学 版） Ｖｏｌ． ４１　 Ｎｏ．６
２０２２ 年 ６ 月 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨＯＮＧＱＩＮＧ ＪＩＡＯＴＯＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＡＴＵＲＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ） Ｊｕｎ． ２０２２
　 　 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４０６９６．２０２２．０６．１８
基于 ＣＮＮＬＳＴＭ 模型及小样本数据的水库
二氧化碳通量预测
秦 宇
１ ， 欧阳常悦 １ ，方
鹏
２
（ １． 重庆交通大学 河海学院，重庆 ４０００７４； ２． 重庆交通大学 机电与车辆工程学院，重庆 ４０００７４）
摘要 整合了  年   年云贵高原岩溶深水水库 万峰湖 水库表层   分压      及对应的 水质指
标 计算了水  气界面   通量并分析其与水质的线性相关性 最终在收集的样本数据下建立了水库   通量预测
的卷积神经网络与长短时记忆神经网络混合模型   模型 研究表明 万峰湖 水库夏季的   通量仅
与
和氧化还原电位   有显著的相关性 而冬季的   通量与水温  
碱度   总溶解固 体物质
浓度   和电导率   均有显著的相关性 在一个完整的 水文年内
个水质指标均为   通量的 重要影响
因素 使用  训练集数据训练  模型   测 试集数据测 试模型的绝对均值误差   均方根误
差   和相关性    并且建立
神经网络模型   神经网络模型和全连接神经网 络模型   与之
对比   种模型预测值与实测值的相关性    均高于
模型的  与  分别为  
      均低于另 外  种神经网络模型   模型能在样本数量较小的情况下取得最好的   通
量预测效果
关 键 词 环境工程    通量 深度学习   神经网络模型
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文章编号     
      
      
      
        


   
   

   

   
         
   
            
     

      
收稿日 期： ２０２０１２１１； 修订日 期： ２０２１０４１５
基金项目 ： 国家自 然科学基金项目 （ ５１６０９０２６）
第一作者： 秦 宇（ １９８１—） ， 女， 重庆人， 教授， 博士， 主要从事水生态治理方面的研究。 Ｅｍａｉｌ： ｑｉｎｙｕ５４００１＠ １６３．ｃｏｍ
通信作者： 欧阳常悦（ １９９８—） ， 女， 重庆人， 硕士研究生， 主要从事水生态治理方面的研究。 Ｅｍａｉｌ： ｏｕｙａｎｇｃｈａｎｇｙｕｅ＠ １２６．ｃｏｍ

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关键词：二氧化碳 样本数据 氧化碳 样本数 小样本