​【科技前沿】第46期: 我校计算机与信息安全学院硕士研究生胡升日在国际顶级期刊Journal of Environmental Management发表高水平论文（图）

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近日，我校计算机与信息安全学院硕士研究生胡升日在国际顶级期刊Journal of Environmental Management（IF:8.7, TOP）发表题为“A unified deep learning framework for water quality prediction based on time-frequency feature extraction and data feature enhancement”的论文，我校为论文第一完成单位，论文指导老师为学院教授许睿。

深度学习方法在以可接受的计算速度，绘制高度非线性关系方面表现出显著优势，被广泛用于预测水质。然而，不同的模型选择和构建方法导致了预测准确性和性能的差异。因此，该文章建立了统一的水质预测深度学习框架，包括数据处理模块、特征增强模块和数据预测模块。在建立的模型中，应用基于小波变换方法的数据处理模块，将复杂的非线性气象、水文和水质数据分解为多个频域信号，以提取数据周期性和波动性的自特征。利用Informer Encoder的特征增强模块对不同频域的时间序列数据进行特征编码，以发现变量的全局时态特征。最后，采用基于堆叠双向长短期记忆网络（SBiLSTM）方法的数据预测模块，加强特征序列的局部相关性，预测水质。

图1. Decomposition process diagram.

图2.Architecture of the constructedInformerEncodermodel

图3(a).Scaled dot-product self-attention, (b) Probsparse self-attention.

本研究为水质长序列数据预测提供了新方法，为缓解水污染提供了坚实基础。研究方法适用于预测中小城市的水质，无论是单个地点还是单个城市流域，可以有效地模拟和预测水质变化的趋势。

图4.Study area locationandLijiang River site distribution

该项研究工作得到了国家自然科学基金（52379067，62266014）、广西自然科学基金（2021GXNSFAA220056）和广西重点研发计划（AB21196063）的资助。

文章DOI：https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.119894