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针对水质预测问题，以地表水水质监测因子作为研究对象，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的水质多因子预测模型，同时利用提出的K-Similarity降噪法对模型的输入数据进行降噪，提高模型预测性能.通过与BP神经网络、RNN和传统的LSTM神经网络预测模型进行对比实验，证明了所提出的方法均方误差最小，预测结果更准确.

递归神经网络 在设计可以适应和学习模式的系统的过程中，我们将探索有关复杂的生物系统（例如人脑）如何工作的基本，基本，水平的理论。 我觉得这很迷人。 递归神经网络是一个包含反馈回路并可以存储过去信息的系统。 为了对长期依存关系进行建模（例如可以在自然语言处理中找到），这是必需的。 该程序将学习产生类似于使用C语言实现的LSTM网络进行过训练的文本。该回购协议的灵感来自Andrej Karpathys char-rnn ： : 但而是以C语言实现，以便在更受限的环境中使用。 建造 CMake的 这是在Windows上构建它的首选方法。 # Build using cmake mkdir build cd build cmake .. cmake --build . 介子 这可以在多个平台上运行，唯一的要求是Python3。 # Create virtual environment

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