人民黄河

作者：谢小良;吴琳琳

单位：（湖南工商大学 理学院，湖南 长沙 410000）

关键词：注意力机制;CNN-BiLSTM模型;时间序列预测;溶解氧浓度预测

溶解氧是衡量水质的重要指标，对溶解氧浓度的准确预测，可以为水环境管理和水污染防治工作提供科学依据。考虑溶解氧受外界多种复杂因素影响，数据具有强烈的非线性和非平稳性特征，提出了DA-CNN-BiLSTM溶解氧浓度预测模型，其中CNN层用于提取数据局部特征，空间注意力机制关注对预测结果具有更高影响的特征，BiLSTM挖掘输入序列的前向和后向邻域信息，时间注意力机制捕捉不同时刻的时间依赖性。将模型应用于福建闽江3个水质监测站的溶解氧浓度预测中，通过与基线模型的对比表明：相较于基线模型，DA-CNN-BiLSTM模型对DO浓度具有更好的预测效果，模型的预测值更接近于实测值，溶解氧浓度预测性能最优；加入空间注意力机制后，模型的预测性能得到提升。

来源：2024年第7期

《人民黄河》期刊编辑部

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