融合Prophet与PCA技术的CNN-LSTM模型在水质预测中的应用

肖克; 张建军; 谭文武; 王理; 宋玲毓; 林海军

doi:10.12338/j.issn.2096-9015.2024.0109

融合Prophet与PCA技术的CNN-LSTM模型在水质预测中的应用

doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2024.0109

1.
湖南省计量检测研究院，长沙 410014
2.
湖南师范大学工程与设计学院，长沙 410081
3.
天翼电子商务有限公司广东分公司，广州 510510

基金项目: 湖南省自然科学基金(2022JJ90013、2023JJ60157、2022JJ90044)；国家自然科学基金(51775185)；湖南省研究生创新基金（QL20230130）；湖南师范大学校企合作（5312201812）。

详细信息

作者简介:
肖克（1983-），湖南省计量检测研究院正高级工程师，研究方向：环境化学，邮箱：261758604@qq.com

通讯作者:
谭文武（1997-），天翼电子商务有限公司广东分公司工程师，研究方向：数据科学，邮箱：396987102@qq.com

中图分类号: TB99
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出版历程
- 收稿日期: 2024-04-02
- 录用日期: 2024-04-22
- 修回日期: 2024-05-23
- 网络出版日期: 2024-06-19

Application of CNN-LSTM Model Integrating Prophet and PCA Technology in Water Quality Prediction

1.
Hunan Institute of Metrology and Test, Changsha 410014, China
2.
College of Engineering and Design, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
3.
Tianyi E-commerce Co., Ltd. Guangdong Branch, Guangzhou 510510, China

摘要

摘要: 为了降低传统CNN-LSTM模型进行水质预测时可能会出现的错误发生率，提出了一种基于Prophet模型与PCA的CNN-LSTM水质预测方法。在水质监测数据清洗过程中采用Prophet模型进行异常值处理，使用PCA方法对影响变量进行降维，消除变量关联性，把处理结果作为CNN-LSTM模型输入，对水质总氮指标进行预测。通过实验对基于Prophet模型与PCA的CNN-LSTM水质预测方法进行验证，实验结果表明：该方法相对于CNN-LSTM模型在MAE、RMSE和MSE三种评价指标上都有了较大的提升，其中MSE提升了13%，RMSE提升了6.7%，MAE提升了5.6%。
- 计量学 /
- 水质监测 /
- 主成分分析 /
- CNN /
- LSTM /
- 水质预测
Abstract: To reduce the error rate that may occur when traditional CNN-LSTM models are used for water quality prediction, a CNN-LSTM water quality prediction method based on the Prophet model and Principal Component Analysis (PCA) is proposed. During the cleaning process of water quality monitoring data, the Prophet model is used for outlier handling, while PCA is employed to reduce the dimensionality of influencing variables and eliminate variable correlation. The processed results are then used as input for the CNN-LSTM model to predict the total nitrogen index of water quality. Experimental results validate the effectiveness of the proposed method. Compared to the standard CNN-LSTM model, the proposed method shows significant improvements in three evaluation metrics: Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Mean Squared Error (MSE). Specifically, MSE improved by 13%, RMSE by 6.7%, and MAE by 5.6%.
- metrology /
- water quality monitoring /
- principal component analysis /
- CNN /
- LSTM /
- water quality prediction

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图 1 缺失值处理后水质数据集（部分）

Figure 1. Water quality dataset after missing value processing (partial)

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图 2 总氮异常值检测结果

Figure 2. Total nitrogen anomaly detection results

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图 3 基于PCA的CNN-LSTM水质预测方案

Figure 3. CNN-LSTM water quality prediction scheme based on PCA

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图 4 基于PCA的CNN-LSTM预测流程图

Figure 4. Flow chart of CNN-LSTM prediction based on PCA

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图 5 不同模型预测曲线比较

Figure 5. Comparison of prediction curves for different models

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表 1 水质指标数据

Table 1. Water quality indicator data

指标名称	数据个数	取值范围	缺失数据量
溶解氧	5452	1.787~23.842	20
水温	5452	2.525~33.325	20
总氮	5447	1.891~12.173	25
PH	5253	7.1325~9.2975	219
电导率	5254	193.725~719.875	218
浊度	4818	3~6712.13	654
高锰酸盐指数	4973	1.636~11.62	499
氨氮	5116	0~1.886125	356
总磷	4973	0.014~0.526333	499

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表 2 总氮贡献率分析

Table 2. Analysis of total nitrogen contribution rate

特征值	贡献率	累计贡献率
1	61.8115	61.81159
2	13.56109	75.37268
3	11.53721	86.90989
4	7.10878	94.01867
5	3.39473	97.4134
6	1.62339	99.03679
7	0.08836	99.12515
8	0.07955	100

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表 3 总氮主成分得分系数

Table 3. Total nitrogen principal component score coefficient

主成分	F₁	F₂	F₃
水温	-0.255	-0.066	0.188
pH	0.026	-0.228	0.760
电导率	0.250	-0.011	0.029
浊度	-0.071	0.391	0.026
高锰酸盐指数	-0.070	0.256	0.645
氨氮	0.261	0.149	0.119
总磷	-0.094	0.428	-0.059
总氮	0.261	0.149	0.119

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表 4 模型参数设置

Table 4. Model parameter settings

参数类别	总氮参数值
训练次数	100
卷积核的数量	16
卷积核大小	3
LSTM神经元个数	64
预测步长	1
Adam优化算法	0.001

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表 5 总氮预测结果比较

Table 5. Comparison of total nitrogen prediction results

模型选择	RMSE	PCCs	MAE	MSE
ARIMA	0.2053	0.9247	3.6723	0.0424
LSTM	0.1841	0.9574	2.9764	0.0341
CNN-LSTM	0.1751	0.9597	2.7564	0.0307
CEEMDAN-LSTM	0.1679	0.9646	2.6637	0.0282
BiLSTM	0.1653	0.9657	2.6283	0.0273
基于PCA的CNN-LSTM	0.1634	0.9667	2.6013	0.0267

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