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基于EEMD--LSTM水质预测方法的研究与应用的开题报告
一、研究背景
水是人们生命必需的基本物质，是维持人类生存和发展的重要基础资源。随着经济和人口的增长，日益严峻的水资源短缺问题已成为世界各国共同面临的挑战。水质问题是水资源问题中的一个重要方面，即使有足够的水源，如果水质不达标也无法满足人类的需求。因此，水质预测成为了现代水资源管理的重要组成部分。
近年来，机器学习技术在水质预测中得到了广泛的应用。LSTM(Longshort-termmemory)作为一种特殊的RNN(RecurrentNeuralNetwork)，因其可以对时间序列数据进行建模，并能够处理长时间的依赖关系，也成为了时序数据预测的常用工具。EEMD(EmpiricalModeDecomposition)则是一种时间序列分解技术，其通过将时序数据分解成多个内在模态函数(IntrinsicModeFunctions，IMFs)的形式，进而提高了时序数据的预测精度和鲁棒性。因此，将EEMD和LSTM技术相结合，可以进一步提高水质预测的精度和可靠性。
二、研究内容与方法
本研究旨在提出一种基于EEMD-LSTM技术的水质预测方法，并应用于湖泊水质预测中。具体步骤如下：
1.数据获取和预处理。采集湖泊水质监测数据，对数据进行处理和清洗，剔除异常值和缺失值。
2.EEMD分解。对预处理后的数据进行EEMD分解，得到多个IMFs，以及一个原始信号残差。
3.特征提取。将多个IMFs，以及原始信号残差作为输入，提取出多个特征，如均值，方差，波形因子等。
4.LSTM建模。以提取的特征序列为输入，使用LSTM建立预测模型。
5.模型评价。使用交叉验证等方法，对建立的模型进行评估和优化，计算预测结果的误差和精度。
6.应用实例。将上述方法应用于湖泊水质预测，分析预测结果，提出改进建议。
研究方法采用理论分析和实证研究相结合的方式。理论分析主要包括对EEMD和LSTM的原理、算法和相关领域的研究进行深入分析；实证研究则将研究方法应用于实际的湖泊水质预测中，验证了该方法的准确性和可行性。
三、研究意义与创新点
本研究的重点在于提出一种基于EEMD-LSTM技术的水质预测方法，并应用于湖泊水质预测中，具有以下意义和创新点：
1.方法创新。该研究从数据预处理、特征提取、模型建立和优化等方面入手，将EEMD和LSTM技术相结合，提出了一种新的水质预测方法，可以提高预测精度和时效性。
2.理论创新。将EEMD和LSTM技术相结合，可以很好地处理湖泊水质监测中存在的高度非线性、非平稳和非高斯性的特征，解决了传统水质预测模型的局限性。
3.应用创新。该方法可以很好地应用于湖泊水质预测中，提高水质监测的效率和准确性，对实现水资源管理和保护具有重要意义。
四、预期成果和计划进度
本研究的预期成果包括：
1.建立了一种基于EEMD-LSTM技术的水质预测方法，并实现了算法编码及可视化。
2.在湖泊水质预测中应用该方法，实现了对湖泊水质的预测及预警，并提出了改进建议。
计划进度如下：
2021年11月-2022年2月：搜集相关资料，深入研究EEMD和LSTM算法的原理和应用。
2022年3月-2022年6月：实现EEMD-LSTM算法编码，进行水质监测数据的预处理和特征提取。
2022年7月-2022年10月：建立水质预测模型，并对模型进行评估和优化，得出预测结果。
2022年11月-2023年1月：在湖泊水质监测中应用该方法，分析预测结果并提出改进建议。
五、参考文献
[1]魏娜,段吕生,王红梅.基于LSTMRNN的湖泊水质预测[J].水资源保护,2021,37(2):9-14.
[2]刘伟华,纪治军,王群,等.基于EEMD和SVM的水质综合评价研究[J].中国环境监测,2020,36(1):97-103.
[3]潘莲,王蕊,阮雪平,等.基于LSTM-RNN的饮用水水质预测研究[J].硅谷,2021,34(2):198-210.
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