基于注意力机制优化的BiLSTM珠江口水质预测模型

来源：环境科学杂志2024年第1期北京时间：

作者：陈湛峰,李晓芳

单位：广东省生态环境监测中心, 广州 510308,广东省生态环境监测中心, 广州 510308

摘要：为提高珠江口水质预测精度和稳定性,提出了基于时间和特征双注意力机制优化的BiLSTM水质预测模型,引入特征注意力机制强化模型捕获参数重要特征能力,加入时间注意力机制提高对时间序列相关性信息及水质波动细节信息的挖掘能力.将新模型应用于珠江8个入海口水质预测,开展预测性能试验、泛化能力试验和特征参数扩展性试验.结果表明:①新模型在珠海大桥水质预测取得了较高的预测精度,预测值与实测值的均方根误差RMSE为0.004 1 mg·L-1,决定系数R2为98.3 %.与Multi-BiLSTM、Multi-LSTM、BiLSTM和LSTM对比,表明新模型预测精度最高,验证了模型的精准性.②训练样本数量和预测步数均对模型预测精度产生影响,模型预测精度随着训练样本的增加而提升,海珠大桥断面总磷预测时,240组以上训练样本可获得较高预测精度；增加预测步数,会使模型预测精度迅速下降,预测步数大于5步时无法保障模型预测的可靠性.③将新模型应用于珠江8个入海口不同水质指标预测,预测结果均取得较高精度,模型具有较强的泛化能力；输入对象断面预测指标相关联的上游来水、降雨量等特征参数,能够提高模型预测精度.通过多方面多次试验,结果表明新模型能够较好地满足珠江口水质预测精度、适用性和扩展性要求,为复杂水动力环境水体水质高精度预测进行了新的探索.

关键词：特征注意力机制,时间注意力机制,BiLSTM模型,LSTM模型,珠江口,水质预测,