Presentation Details
深度学习在蓝藻水华预测中的应用研究
ID：2047
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2021-06-22 15:09:25
Hits：2030
Oral Presentation
Start Time：2021-07-11 14:00（Asia/Shanghai）
Duration：15min
Session：S7C 7C、地理及地理信息科学 »
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Abstract
准确的预测蓝藻水华可为湖库富营养化的管理提供辅助决策。以太湖为研究区域，基于太湖十八年的逐月水质监测资料，利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）构建了蓝藻水华时序变化预测模型，进行了太湖叶绿素a（Chl-a）的预测。预测结果显示LSTM可以有效提取时间序列数据特征，各站点预测结果的 NSE 可达到0.75以上，R2 达到0.8以上，整体预测精度较高，研究结果有助于为太湖藻类的爆发提供预报和预警。
Keywords
深度学习；蓝藻水华；预测
Speaker
李港
硕士研究生 南京水利科学研究院生态环境研究所Submission Author
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Important Date
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Conference Date
Jul 09
2021
toJul 11
2021
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May 30 2021
Abstract Submission Deadline
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May 30 2021
Draft paper submission deadline
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May 30 2021
Early Bird Registration
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Jul 10 2021
Registration deadline
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Jul 11 2021
Contribution Submission Deadline
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青年地学论坛理事会
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中国科学院地球化学研究所
贵州大学
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