基于粒子群优化的混合深度学习出海口水质预测方法

本发明公开了一种基于粒子群优化的混合深度学习出海口水质预测方法，首先通过数据预处理得到时间序列数据并进行相关性分析筛选水质指标，减少数据噪声；接着运用混合深度学习的方式，结合TCN、LSTM及CBAM网络的优势构建水质预测模型；随后使用时间序列数据对模型机型训练，使用TCN有效捕捉实现序列数据中的长时间依赖关系，采用LSTM增强长期记忆的处理能力，捕获水质数据中的复杂时间依赖模式，并使用CBAM引入注意力机制自适应选择重要特征，优化水质预测的准确性，提高预测精度和稳定性。本申请无论是对常规水质指标的日常监测预测，还是对特殊事件下水质突变的预警预测，都具有更高的准确性，能满足多样化的实际应用需求。