中国环境科学

作者：邓建伟, 马龙, 吴佰靖, 闫光辉

单位：1. 甘肃省水利科学研究院, 甘肃 兰州 730070;2. 兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730000

关键词：水漂垃圾,轨迹预测,BiLSTM,注意力机制,特征动态加权

基金：国家自然科学基金资助项目(62366028);甘肃省水利科学研究院资助项目(LZJT524289)

在水漂垃圾轨迹预测过程中,针对多重影响因素导致漂移轨迹不确定性加剧的问题,本文提出一种多特征动态加权融合的水漂垃圾轨迹预测模型.首先,设计了多因素特征动态加权融合层,深入解析各因素间复杂的映射关系;其次,提出了一种双向时空加权注意力网络,对BiLSTM提取的特征进行加权融合,获得了更加丰富的漂移轨迹时序特征;最后,为充分整合不同输入因素与轨迹数据信息,提出了可学习非线性输出层,增强了模型的泛化能力和可靠性.鹦鸽嘴水库漂移轨迹数据集上的结果表明,较于基准模型,本文所提方法的R2指标提升了0.1085,MAE、MAPE和MBE指标减少了0.0112、3.715和0.000624,该方法能够充分融合多因素数据,实现较高精度的水漂垃圾轨迹预测,为水漂垃圾的打捞治理提供了一种较为可靠的模型.

来源：2025年第11期

《中国环境科学》期刊编辑部

查看中国环境科学杂志2025年第11期