GCN-Seq2Seq: A Spatio-Temporal feature-fused model for surface water quality prediction

水质 特征(语言学) 计算机科学 地表水 图形 序列(生物学) 卷积神经网络 数据建模 质量(理念) 人工智能 环境科学 数据挖掘 模式识别(心理学) 环境工程 数据库 认识论 哲学 生物 理论计算机科学 遗传学 语言学 生态学
作者
Ying Chen,Ping Yang,Chengxu Ye,Zhikun Miao
标识
DOI:10.1145/3507548.3507597
摘要

Aiming at the complex dependence of water quality data in space and time, we propose a GCN-Seq2Seq model for surface water quality prediction. The model uses Graph Convolutional Network (GCN) to capture the spatial feature of water quality monitoring sites, uses the sequence to sequence (Seq2Seq) model constructed by GRU to extract the temporal feature of the water quality data sequence, and predicts multi-step water quality time series. Experiments were carried out with data from 6 water quality monitoring stations in the Huangshui River and surrounding areas in Xining City, Qinghai Province from November 2020 to June 2021, and compared with the baseline model. experimental results show that the proposed model can effectively improve the accuracy of multi-step prediction of surface water quality.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
QQ发布了新的文献求助10
1秒前
无情心情完成签到,获得积分10
2秒前
无情心情发布了新的文献求助10
4秒前
老大蒂亚戈应助潇湘雪月采纳,获得10
5秒前
打我呀发布了新的文献求助30
5秒前
6秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
YamDaamCaa应助科研通管家采纳,获得30
7秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得30
7秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得30
7秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
李爱国应助深情的雁露采纳,获得10
7秒前
8秒前
盘尼西林发布了新的文献求助10
13秒前
幸福大白发布了新的文献求助10
13秒前
希望天下0贩的0应助李李采纳,获得10
14秒前
QQ完成签到,获得积分20
14秒前
14秒前
BiuBiu怪完成签到,获得积分10
16秒前
Dellamoffy完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
cnlt应助会撒娇的采蓝采纳,获得10
17秒前
海藻发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
盘尼西林完成签到,获得积分10
20秒前
yar应助JK采纳,获得10
22秒前
xxddw发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
打我呀完成签到,获得积分10
23秒前
gsj发布了新的文献求助10
26秒前
zzk完成签到 ,获得积分10
26秒前
老大蒂亚戈应助潇湘雪月采纳,获得10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989406
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531522
关于积分的说明 11254187
捐赠科研通 3270174
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804901
邀请新用户注册赠送积分活动 882105
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809174