Page 49 - 《水资源与水工程学报》2023年第4期

!３４ " ! ４ # & ' ( ) & * + , - Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．４
２０２３ $ ８% ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ａｕｇ．，２０２３

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２３．０４．０６

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@øÜ， ®ð AÏ ６６３０００；４． EÕÞÀ‹Ž;<ËÌP,6ÿ[–53˜·–5， ®ð 3˜ ６５００４１）
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MNOPQ：ＴＶ２１３．４ 7RSTU：Ａ 7VWQ：１６７２６４３Ｘ（２０２３）０４００４５０９

ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＧＲＵ／ＬＳＴＭ ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｂａｓｅｄｏｎｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ

ａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｅｖｅｒａｌｓｗａｒｍ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
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ＹＡＮＧＰｉｎｇｈｏｎｇ，ＨＵＡｏ，ＣＵＩＤｏｎｇｗｅｎ，ＹＡＮＧＪｉｅ
（１．ＨｙｄｒｏｌｏｇｙａｎｄＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＢｕｒｅａｕｏｆＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０１０６，Ｃｈｉｎａ；２．ＬｉｎｃａｎｇＲｕｎｔｉｎｇＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ
ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｅｒｖｉｃｅＣｏ． ，Ｌｔｄ．，Ｌｉｎｃａｎｇ６７７０００，Ｃｈｉｎａ；３．ＷｅｎｓｈａｎＰｒｅｆｅｃｔｕｒｅＷａｔｅｒＡｆｆａｉｒｓＢｕｒｅａｕｏｆＹｕｎｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｗｅｎｓｈａｎ
６６３０００，Ｃｈｉｎａ；４．ＫｕｎｍｉｎｇＢｒａｎｃｈｏｆＣＲＳＣＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅＧｒｏｕｐＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５００４１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ａｔｙｐｅｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ
ｏｎｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ （ＷＰＴ），ｃｈａｍｅｌｅｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ （ＣＳＡ），ｃｈｅｅｔａｈｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
（ＣＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｍｏｕｎｔａｉｎｇａｚｅｌｌｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＭＧＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｇａｔｅｄｒｅ
ｃｕｒｒｅｎｔｕｎｉｔ （ＧＲＵ）ａｎｄｌｏｎｇｓｈｏｒｔｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＬＳＴＭ）．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｐＨ，ＤＯ，
ＣＯＤ ａｎｄＮＨ—Ｎ ａｒｅｓｔａｂｉｌｉｚｅｄｂｙＷＰＴ，ｂｙｗｈｉｃｈｓｅｖｅｒａｌｒｅｇｕｌａｒｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｒｅｏｂ
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ｔａｉｎｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ ，ｔｈｅＣＳＡ，ＣＯａｎｄＭＧＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄｔｈｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｏｐｔｉｍｉ
ｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈｙｐｅｒｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＧＲＵａｎｄＬＳＴＭ ，ｂｙｗｈｉｃｈｔｈｅＷＰＴ－ＣＳＡ－ＧＲＵ，ＷＰＴ－ＣＯ－ＧＲＵ，
ＷＰＴ－ＭＧＯ－ＧＲＵ，ＷＰＴ－ＣＳＡ－ＬＳＴＭ，ＷＰＴ－ＣＯ－ＬＳＴＭ，ＷＰＴ－ＭＧＯ－ＬＳＴＭ ｍｏｄｅｌｓａｒｅｅｓｔａｂ

!"#$：２０２２１１２７； %&#$：２０２３０２２７
'()*： !"&Ñ;'ÌÊ)*（２０２１ＹＦＣ３２００９０３）； !"#$%&'()*（５１８０９２８８）； ¢!@J@Î%&;<P'
u%;‘øX)*（ＷＲ０１４５Ｂ０２２０２１）
+,-.： Qôq（１９６７—）， .， ®ðeô3， XýNO:， ‚@É@•–2”†#B@CDFÕNý。
¥¦+,： 2ÐA（１９７８—）， .， ®ð¾ž3， &5， AXýNO:， ‚@É@CD͐FÕB´Q8p€@A@CDW
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