تنبؤ جودة المياه باستخدام نموذج الجمع بين ARIMA-SSA-LSTM

الملخص: نموذج مؤشر جودة المياه هو أداة شائعة لتقييم جودة مياه الشرب. للتغلب على دقة منخفضة وأخطاء كبيرة في نموذج التنبؤ التقليدي الواحد، تم اقتراح نموذج جديد يجمع بين المتوسط المتحرك التلقائي المتكامل (ARIMA) وخوارزمية بحث العصفور (SSA) وذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بدقة بكمية الكلور المتبقي، والعكارة، ودرجة الحموضة في مياه الشرب. أولاً، يتم استخدام نموذج ARIMA لاستخراج الجزء الخطي من بيانات جودة المياه وإنتاج المتبقي غير الخطي. بعد ذلك، يتم استخدام نموذج LSTM للتنبؤ بالمتبقي، و تُستخدم خوارزمية SSA للعثور على أفضل القيم الفائقة لنموذج LSTM، والتي تلعب دورًا أساسيًا في تقليل خطأ النموذج. لإثبات تفوق النموذج المطور، تم مقارنة نموذج ARIMA-SSA-LSTM مع SSA-LSTM، وخوارزمية تحسين الحوت-LSTM، وPSO-LSTM، وARIMA-LSTM، وARIMA، وLSTM. تظهر النتائج أن معامل التحديد (R2) لنموذج الجمع للكلور المتبقي، والعكارة، ودرجة الحموضة هي 0.950، 0.990، و0.998 على التوالي، وهي تزيد عن جميع نماذج المقارنة. لذلك، فإن النموذج أكثر ملاءمة لتنبؤ وتحليل بيانات جودة المياه.