中国环境科学

作者：任永琴, 金柱成, 俞真元, 王晓丽, 彭士涛

单位：1. 天津理工大学环境科学与安全工程学院, 天津 300384;2. 理科大学数学系, 平壤 999091;3. 交通运输部天津水运工程科学研究院, 天津 300456

关键词：鄱阳湖,氨氮(NH4+-N),互补完全集合经验模式分解(CCEEMDAN),双向门控循环单元(BiGRU)

基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目（TKS190202，TKS20200405）；天津市科技计划项目（20JCQNJC00100）

为提高水环境中NH4+-N的预测精度，提出了一种互补完全集合经验模式分解（CCEEMDAN）和双向门控循环单元（BiGRU）神经网络的混合预测模型（CCB）.首先，通过CCEEMDAN将NH4+-N数据分解成一系列较为简单的模态成份；然后利用BiGRU神经网络对各成份进行预测，将所有分解成份的预测结果相加即可获得最终预测结果.以2017年6月~2020年2月鄱阳湖的NH4+-N数据进行模型性能验证.结果表明，利用CCB模型在1d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为3.38%，在7d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为6.82%，在15d后的NH4+-N预测中平均绝对百分比误差为9.41%，优于本文中参与比较的其他模型.CCB模型在NH4+-N预测方面具有良好的预测性能.

来源：2022年第2期

《中国环境科学》期刊编辑部

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