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基于差分回归模型和可迁移长短期记忆网络集成的三沙湾水温预测

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海洋学报 2023年第4期45卷 165-178页

作者：赖晓倩余镒琦梁中耀陈火荣陈能汪厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室福建厦门361102 厦门大学福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102 福建省渔业资源监测中心福建福州350003

水温预测是保障近海渔业生产和环境安全的关键技术。现有的数值模型开发成本大,业务化应用不足。本文提出了一种集成差分回归(Differential Regression,DR)和可迁移长短期记忆网络(Transferable Long Short-Term Memory,TLSTM)的水温预... 详细信息

水温预测是保障近海渔业生产和环境安全的关键技术。现有的数值模型开发成本大,业务化应用不足。本文提出了一种集成差分回归(Differential Regression,DR)和可迁移长短期记忆网络(Transferable Long Short-Term Memory,TLSTM)的水温预测方法。以厦门湾(源域,数据多)和三沙湾(目标域,数据少)水温为研究对象,根据三沙湾在线监测水温和预报气温数据建立了DR模型,根据厦门湾长时间监测水温数据建立了TLSTM模型,采用变权算法将纯差分回归模型、混差分回归模型和TLSTM模型集成为三沙湾DR-TLSTM模型,对模型性能进行了评估,并与仅根据三沙湾少量监测数据建立的LSTM模型效果进行了对比。结果表明:(1)TLSTM模型的预测精度优于基于目标域少量数据建立的LSTM模型;(2)DR-TLSTM集成模型具有较高的预测精度,未来1~7 d预测的均方根误差为0.13~0.77℃,未来1~3 d预测的均方根误差小于0.4℃;(3)DR-TLSTM集成模型可有效预测水温骤升或骤降趋势,对水温突变点的预测均方根误差为0.29~1.09℃。基于本文建立的DR-TLSTM集成模型,实现了三沙湾渔业水域的水温预警预报业务化信息服务。

关键词：水温预测回归模型 LSTM模型迁移学习变权集成

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基于GA-SELM算法的工厂化水产养殖水温预测方法研究

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传感技术学报 2018年第10期31卷 1592-1597,1612页

作者：施珮袁永明匡亮张红燕李光辉中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室江苏无锡214081 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江苏信息职业技术学院物联网工程学院江苏无锡214153

基于无线传感网络水质监测中水温数据质量差、预测精度低、稳定性差等问题,提出一种遗传算法(GA)优化改进极限学习机(SELM)的工厂化水产养殖水温预测模型(GA-SELM)。首先,在分析水温影响因素的基础上,通过天气指数的计算对无线传感网络... 详细信息

基于无线传感网络水质监测中水温数据质量差、预测精度低、稳定性差等问题,提出一种遗传算法(GA)优化改进极限学习机(SELM)的工厂化水产养殖水温预测模型(GA-SELM)。首先,在分析水温影响因素的基础上,通过天气指数的计算对无线传感网络中采集的异常数据进行校正;然后通过皮尔森相关分析研究影响因子与水温之间的关系;最后,采用Softplus函数作为ELM的激活函数,利用GA算法获取ELM的最佳初始权值和偏置,实现工厂化水产养殖水温预测。实验结果表明,GA-SELM模型有较好的预测性能,与传统BP神经网络、标准ELM网络模型和GA优化ELM算法相比,GA-SELM的预测指标MAE、MAPE和RMSE分别为0.154 3、0.005 4和0.187 6,性能均优于其他算法,能高效、稳定地实现水温的预测。

关键词：无线传感网络水温预测极限学习机遗传算法激活函数

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乌东德水库水温预测及低温水减缓措施

长江流域资源与环境 2017年第11期26卷 1912-1918页

作者：阮娅脱友才邓云许秀贞长江流域水资源保护局长江水资源保护科学研究所湖北武汉430051 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室四川成都610064

乌东德水库为季调节水库,采用宽度平均的立面二维水温数学模型对水库水温结构进行预测,结果表明:乌东德水库水温结构呈季节性分层特征,电站运行对下游水温过程有一定程度的春季低温水和冬季高温水影响。如果采用单层取水方案,在2~8月的... 详细信息

乌东德水库为季调节水库,采用宽度平均的立面二维水温数学模型对水库水温结构进行预测,结果表明:乌东德水库水温结构呈季节性分层特征,电站运行对下游水温过程有一定程度的春季低温水和冬季高温水影响。如果采用单层取水方案,在2~8月的下泄水温低于坝址现状水温,最大降幅为2.0℃,下泄低温水将对坝下鱼类产卵繁殖产生不利影响。乌东德水电站拟采取分层取水的措施,对低温水较为敏感的鱼类产卵期3~6月采用叠梁门取水。相比于单层取水,叠梁门方案对低温水的改善效果较明显,下泄水温提高了0.8~1.1℃,能一定程度地减缓升温期水温延迟效应。

关键词：乌东德水库水温预测低温水影响叠梁门取水

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机器学习在水库下泄水温预测中的应用分析

水生态学杂志 2024年

作者：陈俊光杨世伟王远铭梁瑞峰李克锋四川大学山区河流保护与治理全国重点实验室

水库下泄低温水会对下游鱼类产卵和灌区农作物生长带来不利影响，准确快速预测水库下泄水温可对水库管理提供可靠的决策支持。本文以长江上游大渡河重大水电工程瀑布沟水电站为研究对象，利用Spearman相关系数分析了影响水库下泄水温的... 详细信息

水库下泄低温水会对下游鱼类产卵和灌区农作物生长带来不利影响，准确快速预测水库下泄水温可对水库管理提供可靠的决策支持。本文以长江上游大渡河重大水电工程瀑布沟水电站为研究对象，利用Spearman相关系数分析了影响水库下泄水温的气象因子和水库运行参数，采用遗传算法优化随机森林、支持向量回归、轻量级梯度提升机、卷积神经网络以及长短时记忆网络五种模型参数并利用5种模型预测瀑布沟水库下泄水温。研究结果表明：（1）露点温度与下泄水温相关性最高，相关系数为0.89，风速、云量、太阳辐射与坝前水位和下泄水温相关系数未能达到0.4；（2）经过遗传算法优化后的模型在训练集上都有着较好的表现，其中随机森林模型有着最好的表现，决定系数均达到0.997，表现最差的为长短时记忆网络模型，其决定系数仅为0.985；（3）在下泄水温预测中，各个模型均有较好的拟合效果，其决定系数均大于0.931，平均绝对误差均不大于0.662 ℃，均方误差均不大于0.852 ℃。随机森林模型、轻量级梯度提升机模型在绝大部分的样本数据上都有着较好的表现，残差范围较小，而支持向量回归模型和卷积神经网络模型的最大残差更小。研究显示，机器学习方法可以有效地用于水库下泄水温预测，为缓解水库下泄水温影响的相关措施制定提供更可靠的决策支持。

关键词：水温预测相关性分析机器学习遗传算法残差分析

基于多维数据的WTD-GA-BP海参养殖水温预测

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河南师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 30-38页

作者：李晓梅杨健浩李俐盖荣丽汪祖民大连大学信息工程学院辽宁大连116000

在海参健康生长过程中海水温度是最为关键的因素,针对海参养殖环境复杂,预测水温难度大,精确度较低等问题,提出一种基于多维数据的WTD-GA-BP海参养殖水温预测模型.首先利用相关性分析方法,系统地获取海参养殖气象及水体环境因子与水温... 详细信息

在海参健康生长过程中海水温度是最为关键的因素,针对海参养殖环境复杂,预测水温难度大,精确度较低等问题,提出一种基于多维数据的WTD-GA-BP海参养殖水温预测模型.首先利用相关性分析方法,系统地获取海参养殖气象及水体环境因子与水温的相关关系;其次使用WTD方法对影响海参养殖水温变化的关键影响因子降噪,增强其数据的平滑性;最后,构建GA-BP水温预测模型,以多维数据作为模型输入,以水温作为输出完成水温序列的预测.结果表明,WTD方法有效去除了数据信号噪声,增强了数据平滑性.同时,以多维数据作为输入,充分挖掘了水温数据的变化特征.基于多维数据的WTD-GA-BP水温预测模型具有良好的预测性能,其评价指标MAE、MAPE和MSE分别为0.1468、0.0060和0.0503,能为海参养殖环境的水温预测提供数据参考依据.

关键词：海参养殖水温预测多维度数据遗传算法 BP神经网络小波阈值降噪

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机器学习模型在地热开发水温预测中的应用

地质科技通报 2024年

作者：董珮瑶杜利赵磊包一凡尹茂生中国石化集团新星石油有限责任公司中石化新星(北京)新能源研究院有限公司南方科技大学环境科学与工程学院

地热作为一种清洁能源具有广阔的应用前景，可持续地开发和利用地热资源中地热水的温度评估是重要的研究课题。【目的】人工智能技术已成为矿产和油气资源勘探开发研究的热点和前沿方向，然而在地热资源开发方面，相关研究和应用较少。... 详细信息

地热作为一种清洁能源具有广阔的应用前景，可持续地开发和利用地热资源中地热水的温度评估是重要的研究课题。【目的】人工智能技术已成为矿产和油气资源勘探开发研究的热点和前沿方向，然而在地热资源开发方面，相关研究和应用较少。本文剖析了油气资源开发中大数据与人工智能应用的重要价值，对当前地热资源开发中人工智能技术的应用与探索进行了介绍。【方法】以陕西咸阳地热田为例，采用长短期记忆神经网络（LSTM）构建了以灌定采模式下单井水温的时间序列模型；采用随机森林和XGBoost算法，建立了多个井地热水温度的预测模型。【结果】研究结果表明，本研究建立的机器学习模型在地热水温度预测方面表现优秀，模型准确度均在95%以上，且速度快。该地区地热水温的首要影响因素是取水段顶深，模型验证了渭北断裂带对热储的重要作用。【结论】实例应用验证了机器学习模型在解决地热资源开发复杂难题中的优越性，人工智能技术的合理应用能够为地热资源的高效开发和科学降本提质增效提供更多有效的决策依据。

关键词：地热开发机器学习模拟地下水水温预测

神经网络在南水北调中线冬季水温预测中的应用

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水利水电技术（中英文） 2021年第S2期52卷 335-338页

作者：韦耀国赵海镜杨国华杨金波南水北调中线干线工程建设管理局北京100038 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司北京100024 长江科学院湖北武汉430010

受冰情影响,南水北调中线工程冬季输水能力大幅下降。冰水情系统是一个涉及多因素的复杂系统,其中水温是决定冰情的关键因素,神经网络方法可以用来描述系统中的非线性效应。分析了气温、阶段累积负气温、相对湿度、地温、太阳辐射、日... 详细信息

受冰情影响,南水北调中线工程冬季输水能力大幅下降。冰水情系统是一个涉及多因素的复杂系统,其中水温是决定冰情的关键因素,神经网络方法可以用来描述系统中的非线性效应。分析了气温、阶段累积负气温、相对湿度、地温、太阳辐射、日平均流速等因素,建立了基于BP神经网络的南水北调中线水温预报模型。基于2016—2019年冬季观测资料,对北拒马河段冬季水温进行模拟和预测,分析了不同步长的预测效果。

关键词：水温预测神经网络南水北调中线影响因素冬季输水能力

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西藏地区水库水温预测方法适用性研究

水电能源科学 2018年第9期36卷 68-71页

作者：宋丹华国春黄孝容朱国宇四川大学水利水电学院四川成都610065

水库水温预测方法在高海拔地区的适用性尚缺乏相关研究。对此,以旁多水库为例,运用经验公式法、垂向一维水温模型及立面二维CE-QUAL-W2水温模型对旁多水库水温进行预测。各预测结果与实测值对比表明,经验公式(张大发法和朱伯芳法)在旁... 详细信息

水库水温预测方法在高海拔地区的适用性尚缺乏相关研究。对此,以旁多水库为例,运用经验公式法、垂向一维水温模型及立面二维CE-QUAL-W2水温模型对旁多水库水温进行预测。各预测结果与实测值对比表明,经验公式(张大发法和朱伯芳法)在旁多水库的水温预测中适用性较差,垂向一维水温模型和立面二维CE-QUAL-W2水温模型预测较为科学。在西藏高海拔地区水库水温预测中,建议将垂向一维水温模型和立面二维水温模型作为水温预测的主要方法,并提出了高海拔缺资料地区水库水温预测模型的运用建议。研究成果可为西藏高海拔地区的水温预测提供参考。

关键词：水库西藏地区经验公式水温模型水温预测适用性

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水库水温预测模型研究

重庆大学学报（自然科学版） 1997年第3期20卷 134-140页

作者：钱小蓉廖红顾恒岳薛联芳重庆大学资源与环境工程学院

研究了分层型水库水温预测模型和计算方法。预测表明，０～５ｍ为变温层，５～３０ｍ为温跃层，３０ｍ以下为滞温层；下泄水温变化的恢复距离＞１００ｋｍ，与实际观测相符。

关键词：水库水温预测数学模型环境影响评价