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《农业工程学报》2025年第41卷第3期刊载了石河子大学等单位郑铁刚、吴茂喜、张迪、金瑾、林俊强与孙双科的论文——“基于改进长短期记忆网络模型的水库库区水温模拟”。该研究由兵团科技创新人才项目(项目号：2022CB002-05）等资助。
引文信息：郑铁刚，吴茂喜，张迪，等. 基于改进长短期记忆网络模型的水库库区水温模拟[J]. 农业工程学报，2025，41(3)：144-153.
DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202407245
水温是影响水库水生态系统的“主因子”，了解库区水温分布及预测未来的水温变化对保护水库生态具有重要的意义。针对水库水温结构复杂、实时预测困难的技术问题，该研究通过在传统的长短期记忆网络模型（long short-term memory，LSTM）中嵌入相关分析模块自动筛选模型的特征输入，并优化输出维度，提出了一种改进的LSTM模型，并在溪洛渡水库工程开展了模型应用研究，
结果表明：1）改进LSTM模型的均方根误差最大值为0.63，纳什效率系数最小值为0.96，表明模型整体性能较好，能够精准地捕捉数据中的长期依赖关系；
2）基于改进LSTM模型的库区水温分布预测值和环境流体动力学模型（environmental fluid dynamics code，EFDC）模拟值随时间的量值分布及变化规律基本一致，两者的库区表层年际误差值为−1.19～1.04 ℃，中层年际误差值为−1.06～1.68 ℃，底层年际误差值为−1.28～1.07 ℃，年际水温最大相对误差为8.3%；
3）相较于EFDC模型多天的模拟时长，改进模型的计算时间缩短至几百秒，计算效率大幅提升，实现了水温分布的快速、实时精准预测。
该研究通过改进LSTM模型，实现了深水水库垂向水温的高效预测，研究结果可为分层取水设施的优化调控提供技术支撑。
