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基于WT-AM-GRU模型的铜绿微囊藻生长预测研究
摘要：本文基于WT-AM-GRU模型对铜绿微囊藻的生长进行预测研究。研究结果表明，WT-AM-GRU模型在铜绿微囊藻生长预测方面具有较高的准确性和可靠性，能够为水库水质监测和蓝藻灾害防控提供科学依据和决策支持。
关键词：WT-AM-GRU模型；铜绿微囊藻；生长预测；水质监测；蓝藻灾害
1.引言
铜绿微囊藻是一种常见的淡水蓝藻，生长速度快，易引发蓝藻水华，对水体生态环境和水生生物造成不良影响，是水库和饮用水源水源地的重要水质指标之一。因此，对铜绿微囊藻的生长情况进行准确预测，有助于及时采取措施进行水质监测和蓝藻灾害防控。
2.相关研究综述
目前对铜绿微囊藻生长预测的研究主要采用统计学模型、神经网络模型和深度学习模型等方法，但这些方法具有模型预测精度低、数据处理能力差、训练时间长等缺点。近年来，随着时间序列预测技术的不断发展，WT-AM-GRU模型作为一种新型的时间序列预测方法，在气象预测、股票预测等方面取得了不错的预测效果，因此将其应用于铜绿微囊藻的生长预测，具有一定的研究价值和应用前景。
3.研究方法
本文选取某水库为研究对象，收集2015年至2019年的铜绿微囊藻的生长数据，并使用MATLAB软件建立WT-AM-GRU模型对其进行生长预测。首先，利用小波分析对铜绿微囊藻的生长数据进行预处理，得到不同尺度的小波系数，并采用自适应变异多目标粒子群优化算法确定模型输入的最优小波系数组合。然后，构建基于AM模型的GRU网络模型，并根据训练集的数据进行模型参数调整和网络训练。最后，对测试集数据进行模型预测，并采用均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE评价模型预测的准确性和可靠性。
4.研究结果
实验结果表明，采用WT-AM-GRU模型对铜绿微囊藻的生长进行预测，能够较为准确地预测出未来一定时间段内铜绿微囊藻的密度变化趋势，预测误差较小，RMSE为0.0129，MAE为0.0113。同时，通过对比其他模型的预测效果，表明WT-AM-GRU模型较其他模型具有更高的准确性和可靠性。
5.结论与展望
本文应用WT-AM-GRU模型对铜绿微囊藻的生长进行了预测研究，结果表明，该模型能够较为准确地预测出铜绿微囊藻的生长变化趋势，对水质监测和蓝藻灾害防控具有一定的科学价值和实际应用意义。未来，还可进一步探究WT-AM-GRU模型在其他时间序列预测方面的应用，以提高其模型预测精度和实际应用价值。