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传统的水质预测模型计算复杂，且在大对流情况下会引发误差，对于大数据时代下智能化的水质预测问题并不适用。本文针对旧金山湾地表水质研究区的数据资料，利用数据分析、统计检验、深度学习时序模型等技术方法对该研究区的水质进行研究，根据主成分信息构建了长短时记忆（LSTM）循环神经网络模型，对研究区的5个地表水质采样站点进行了水质预测。结果表明：长短时记忆循环神经网络模型通过门控制循环和记忆单元结构，有效控制传入模型的输入特征，从而降低模型的复杂度；双层长短时记忆循环神经网络模型较单层长短时记忆循环神经网络模型的预测精度平均提高5.3%。利用LSTM模型可以对旧金山湾地表水质进行有效评价。 相似文献
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【目的】探讨白骨壤人工湿地处理模拟对虾养殖废水的效果。【方法】通过室内构建白骨壤垂直流人工湿地和无植被人工湿地系统,研究处理时间和水力负荷对人工湿地处理模拟对虾养殖废水的影响,并分析人工湿地内部生物膜的细菌群落结构。【结果】人工湿地启动60d后的稳定运行阶段,白骨壤人工湿地总氮和氨氮的去除率分别在77.19%～84.66%,91.62%～98.48%,无植被人工湿地总氮和氨氮去除率分别在41.40%～61.69%,47.08%～79.79%,白骨壤人工湿地对总氮和氨氮去除率显著高于无植被人工湿地(P <0.05);在总磷、有机物和总有机碳去除率方面,两者无显著差异。白骨壤人工湿地处理养殖废水3d后总氮、氨氮、总磷、有机物和总有机碳去除率分别为84.7%、94.1%、92.0%、64.1%和66.2%,出水浓度均低于海水养殖废水排放标准(GB3097-1997)。白骨壤人工湿地生物膜中变形杆菌门(Proteobacteria)、硝化螺旋菌门(Nitrospinae)丰度显著高于无植被人工湿地(P <0.05);无植被人工湿地蓝细菌占细菌总量的5.36%。水力负荷对总氮、氨氮和总磷的去除率影响显著(P<0.05);当水力负荷0.06m^3/(m^2·d-1)时,总氮、氨氮和总磷的去除率均达到最大值,分别为66.6%、75.0%和41.8%;日去污量均值为51.6、73.5和10.4 mg/d。有机物和总有机碳在不同水力负荷下去除率变化不显著(P> 0.05)。【结论】白骨壤构建海水人工湿地是循环海水养殖废水生物处理的一种有效途径。 相似文献
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