基于HHO優(yōu)化的時空水質(zhì)預(yù)測模型

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摘  要： 我國水資源現(xiàn)狀不容樂觀，提高水質(zhì)預(yù)測模型精度對水資源質(zhì)量監(jiān)測具有重要意義。為捕捉水質(zhì)指標時序數(shù)據(jù)非線性變化趨勢，水質(zhì)指標多基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預(yù)測。但是現(xiàn)有模型忽略了河流流向，沒有考慮上游監(jiān)測點水質(zhì)對下游水質(zhì)的影響；同時現(xiàn)有模型多基于啟發(fā)式優(yōu)化算法中的粒子群算法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，但該優(yōu)化算法仍需設(shè)置較多超參數(shù)，而參數(shù)選取不當容易使模型陷入局部最優(yōu)。（剩余11290字）