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基于LSTM--RBF的水质时空关联预测方法研究的开题报告
一、选题背景
水环境是社会经济发展与人类生存的重要基础和保障，而水质时空关联预测是水环境管理、水体保护与修复的重要手段。近年来，水质时空关联预测方法快速发展，而基于长短期记忆网络（LSTM）和径向基函数（RBF）的联合预测方法具有很好的预测准确性和效率。
二、研究目的
本研究旨在探究LSTM--RBF模型在水质时空关联预测的应用，利用时空数据的结构化信息分析及LSTM模型的长期记忆能力和RBF模型的非线性拟合能力，提高水质时空关联预测的预测准确性和稳定性。
三、研究方法
本研究将运用LSTM--RBF模型对水质时空关联进行预测，包括以下几步：
1.数据采集：收集观测数据和水环境数据，包括地理信息、水位、流速等，以及水质参数如pH值、溶解氧、化学需氧量等；
2.数据处理：对数据进行清洗、分析和挖掘，以获取时间序列和空间关联数据；
3.模型构建：建立LSTM--RBF模型，利用LSTM模型接收时间序列数据，学习时间序列的长期关联性及规律性，再利用RBF模型对LSTM模型输出的结果进行拟合，获得更准确的预测结果；
4.模型优化：根据预测结果对模型进行不断优化，提高水质时空关联预测的预测准确性和稳定性；
5.结果分析：根据预测结果分析水质时空关联的规律和特点，为水环境管理、水体保护与修复提供参考依据。
四、预期成果
本研究的预期成果为：
1.构建基于LSTM--RBF的水质时空关联预测模型，提高水质时空关联预测的预测准确性和稳定性；
2.对模型进行优化，探究模型参数对预测结果的影响；
3.分析水质时空关联的规律和特点，为水环境管理、水体保护与修复提供参考依据。
五、研究应用
本研究的应用领域包括水环境监测、水体保护与修复、水资源管理等领域，具有推广价值和应用前景。
六、研究难点
本研究的难点包括：
1.如何将LSTM模型和RBF模型有效地结合起来，实现时空数据的准确预测；
2.如何选择模型参数和优化算法，提高模型预测准确性和稳定性；
3.如何分析水质时空关联的规律和特点，为水环境管理和水体保护与修复提供科学依据。
七、论文结构
本论文将含有以下几个部分：
1.绪论：介绍研究背景、研究目的、研究方法和预期成果；
2.文献综述：总结了水质时空关联预测方法的发展历程和研究现状，对LSTM--RBF模型的研究进展进行分析和综述；
3.数据分析与处理：对水环境数据进行预处理和分析，构建时空数据模型；
4.基于LSTM--RBF的水质时空关联预测模型：详细介绍LSTM--RBF模型的构建和原理；
5.模型优化：对模型进行优化和验证，获得最优模型参数和预测结果；
6.分析与应用：对预测结果进行分析，解释水质时空关联的规律和特点，为实际应用提供科学依据；
7.结论与展望：总结研究成果，探讨未来研究方向和应用前景。