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K-Similarity降噪
的LSTM神经网络水质多因子预测模型
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.
2022-05-24 20:31:10
1.73MB
水质预测
长短期记忆(LSTM)
多因子预测
K-Similarity降噪
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