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中国农村水利水电
86irrigate.whu.edu.cnChinaRuralWaterandHydropower
文章编号:1007-2284(2024)03-0086-10水环境与水生态
基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM模型
的水质预测研究
项新建,张颖超,许宏辉,厉阳,王世乾,郑永平
(浙江科技学院自动化与电气工程学院,浙江杭州310023)
摘要:针对目前水质预测模型中因为数据本身的复杂性、在信号处理过程中存在的噪声干扰以及分解深度不够导
致单一分解难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解的水质预测模型。该模型采用完全自适应
噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始数据进行分解,再利用变分模态分解(VMD)对熵值最高的模态分量进行二次
分解,最终将处理后的时间序列输入到TCN-lightGBM多特征预测模型中。同时,采用麻雀算法(SSA)对预测模型进行优
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化。以山东省玉符河水质为例,本模型的均方根误差(RMSE)是0.1053,平均绝对误差(MAE)是0.0815,决定系数(R)是
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0.9471,与GRU、LSTM、LightGBM、TCN等当下较为流行的模型的预测指标进行比较。结果显示,在R上本模型提升了
53.04%、70.41%、66.07%、65.20%等,在RMSE上减少了62.76%、65.50%、64.93%、64.80%等,在MAE上降低了62.76%、
66.24%、63.80%、65.24%等。由此可知,基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM的模型具有更好的预测性能、泛化能力和
捕捉信号非线性特征的能力。
关键词:二次分解;TCN;lightGBM;多特征预测;水质预测;麻雀算法
中图分类号:TV213.4;X524文献标识码:ADOI:10.12396/znsd.231322
项新建,张颖超,许宏辉,等.基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM模型的水质预测研究[J].中国农村水利水电,2024(3):86-95.DOI:
10.12396/znsd.231322.
XIANGXJ,ZHANGYC,XUHH,etal.ResearchonwaterqualitypredictionbasedonCEEMDAN-VMD-TCN-lightGBMModel[J].
ChinaRuralWaterandHydropower,2024(3):86-95.DOI:10.12396/znsd.231322.
ResearchonWaterQualityPredictionBasedonCEEMDAN-VMD-TCN-lightGBMModel
XIANGXin-jian,ZHANGYing
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