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Hybrid deep learning based prediction for water quality of plain watershed

计算机科学 机器学习 环境科学 滨海平原 分水岭 水质 水文学(农业) 地质学 生态学 生物 岩土工程
作者
K. H. Wang,Lei Liu,Xuechen Ben,Danjun Jin,Yao Zhu,Feier Wang
出处
期刊:Environmental Research [Elsevier BV]
卷期号:262: 119911-119911 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.envres.2024.119911
摘要

Establishing a highly reliable and accurate water quality prediction model is critical for effective water environment management. However, enhancing the performance of these predictive models continues to pose challenges, especially in the plain watershed with complex hydraulic conditions. This study aims to evaluate the efficacy of three traditional machine learning models versus three deep learning models in predicting the water quality of plain river networks and to develop a novel hybrid deep learning model to further improve prediction accuracy. The performance of the proposed model was assessed under various input feature sets and data temporal frequencies. The findings indicated that deep learning models outperformed traditional machine learning models in handling complex time series data. Long Short-Term Memory (LSTM) models improved the R2 by approximately 29% and lowered the Root Mean Square Error (RMSE) by about 48.6% on average. The hybrid Bayes-LSTM-GRU (Gated Recurrent Unit) model significantly enhanced prediction accuracy, reducing the average RMSE by 18.1% compared to the single LSTM model. Models trained on feature-selected datasets exhibited superior performance compared to those trained on original datasets. Higher temporal frequencies of input data generally provide more useful information. However, in datasets with numerous abrupt changes, increasing the temporal interval proves beneficial. Overall, the proposed hybrid deep learning model demonstrates an efficient and cost-effective method for improving water quality prediction performance, showing significant potential for application in managing water quality in plain watershed.
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