一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法

本发明公开了一种基于注意力机制和变分自动编码器优化的LSTM水质预测方法，包括以下步骤：(1)数据采集和预处理；(2)划分训练集和测试集；(3)初始化LSTM模型和注意力机制：构建LSTM模型并引入注意力机制，使得模型能够动态地关注输入序列的不同部分；(4)训练LSTM模型和注意力机制；(5)利用训练好的LSTM模型和注意力机制预测水质参数；(6)校正更新注意力机制；(7)引入变分自动编码器VAE；(8)训练VAE模型；(9)融合VAE和LSTM；(10)利用更新后训练后的VAE状态更新LSTM模型，利用更新后的模型预测t+1时刻的水质参数浓度；本发明减少了在不同水质样本中进行水质预测的工作量，大大提高了水质预测效率。