农业机械学报

作者：谢再秘，贾宝柱，王骥，莫春梅

单位：广东海洋大学,广东海洋大学,广东海洋大学,广东海洋大学,

关键词：水质三维预测;改进布谷鸟搜索算法;卷积神经网络;自编码器;径向基神经网络

基金：国家自然科学基金项目（52071090）和广东省科技计划项目（2019KZDZX1046）

针对已有水质预测模型在数据降噪、网络参数初始值设置和优化、精度提高等方面能力的不足，构建了一种优化的水质三维预测模型。利用主成分分析算法筛选出水质关键参数，并基于自适应噪声的完全集合经验模态分解算法结合小波阈值模型对三维水质参数和气象数据降噪处理，使用3维卷积神经网络（Three-dimensional convolutional neural networks,3-D CNN）提取出特征数据集，自编码器（Autoencoder,AE）获得径向基函数（Radial basis function,RBF）网络参数初始化值，改进布谷鸟搜索算法(Improved cuckoo search, ICS)优化更新网络中超参数动态初始化值。广东省湛江市徐闻县大水桥水库区域22个典型在线监测站点以及6个手持监测点的实测数据对比验证结果表明，浊度和藻密度分别与总氮含量强正相关，叶绿素含量与气温强正相关，所提出的水质预测模型在5个典型精准性评价指标方面优于已有文献方法。研究成果可为管理部门和研究者对水质监测提供参考。

来源：2024年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

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