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基于LSTM--RBF的水质时空关联预测方法研究的任务书
任务书
一、课题背景
水质是反映水环境状况的一个重要指标，其时空变化受到多种环境因素的影响。准确预测水质时空变化趋势对水环境管理和水资源优化利用具有重要的意义。然而，水体受到的环境因素众多，常规的时空预测模型往往难以满足要求，而深度学习模型的出现为水质时空预测提供了一个有力的工具。
LSTM-RBF模型是一种基于LSTM神经网络和径向基函数（RBF）的混合模型，借助于RBF网络强大的非线性逼近能力，LSTM-RBF模型可以更好地捕获并分析输入数据之间的复杂关系，进而实现更精确的时空预测。
本课题旨在研究基于LSTM-RBF的水质时空关联预测方法，通过对水质时空数据的分析和建模，探究LSTM-RBF模型在水质时空预测中的应用潜力和优化策略，提高水资源管理和保护水环境的能力。
二、课题内容
1.水质时空关联数据采集
收集不同水体的时间序列水质数据，包括水温、溶解氧、pH值、化学需氧量、总磷、总氮等指标，并配合水文、气象、地形等环境因素数据，建立时空复合数据，为后续模型构建提供数据支持。
2.水质时空数据分析
应用统计学方法，对采集到的水质数据进行分析和处理，提取关键特征并进行特征工程。通过数据可视化等手段，探索不同水体不同指标的时空变化规律及其影响因素。
3.基于LSTM-RBF模型构建水质时空预测模型
基于深度学习中的LSTM-RBF模型，建立具有时空关联性的水质预测模型，通过调整模型参数和优化策略，提高模型预测精度。调整不同指标的权重，深入研究模型的敏感性和稳定性，制定优化策略，完善模型性能。
4.应用案例分析
通过对不同水体不同时间段的水质时空关联预测，检验LSTM-RBF水质预测模型的适用性和预测精度。同时，分析模型预测结果与实际观测值的误差和偏差，进一步优化模型和提高预测精度。
三、研究成果
1.水质时空数据采集和处理的完整数据集
2.LSTM-RBF水质预测模型的设计文档和代码实现
3.模型预测精度评估报告
4.水质时空预测应用案例研究报告
四、研究要求
1.熟悉Python编程语言和深度学习框架tensorflow等相关技术
2.熟悉时间序列数据分析和处理方法
3.有LSTM、RBF深度学习模型构建和时间序列预测的经验优先
4.有良好的团队合作精神和独立工作能力
五、研究任务分工
1.数据采集和处理：XXX
2.模型设计和实现：XXX
3.预测精度评估：XXX
4.应用案例分析：XXX
5.研究报告撰写：XXX
六、预计工作进度
1.数据采集和处理：第1-2个月
2.模型设计和实现：第3-6个月
3.预测精度评估：第7-9个月
4.应用案例分析：第10-12个月
5.研究报告撰写：第12-13个月
七、研究经费
本课题经费共计XXX万元，用于设备购置和数据采集、研究人员工资、资料印刷、会议费等。其中，设备购置费XXX万元，人员工资XXX万元，材料费XXX万元，差旅费XXX万元，印刷费XXX万元，其他费用XXX万元。