研究目标,首先得到溶解氧数据,然后构建一个CNN-LSTM模型以此来预测白马湖溶解氧含量,其中溶解氧数据融合作为模型的输入,以便提高特征的多样性,最后通过与常用的水质预测方法的对比实验来证明本文方法的有效性.实验表明该文提出的模型两个评价指标均方根误差(RMSE)和决定系数(R)分别为0.41和0.96,优于其他的评价水质的...
8.步骤3:基于所述水质样本数据,利用量子粒子群优化算法优化所述cnn-lstm水质预测模型的超参数,得到最优超参数cnn-lstm水质预测模型; 9.步骤4:基于所述水质样本数据,构建训练集、测试集以训练所述最优超参数cnn-lstm水质预测模型; 10.步骤5:将采集的水质数据输入到训练好的所述最优超参数cnn-lstm水质预测模型,得...
以黄河小浪底水库溶解氧含量为研究对象,构建了一种卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM结合的CNN-LSTM预测模型,经试验验证,该模型可以高效地提取水质特征信息并进行时间序列预测,预测误差比LSTM模型的更低,其预测值的平均绝对误差和均方根误差分别比LSTM模型的低19.72%和10.44%,对较大值和较小值的预测更为准确,且...
摘要:本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的多要素水质预测方法,其先收集待预测地区历年的水质影响数据组成数据集;将数据集分成训练集A1和测试集A2,将训练集A1输入至CNN进行时序分解得到各要素之间的相关性预测模型且采用测试集A2检验;选择若干个待预测的水质的要素,采用相关性预测模型确定关联性高的要素,然后将它们对应的...
1.基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究2.基于LSTM-GRU的污水水质预测模型研究3.基于GA优化的RF-Softmax水质预测模型研究4.基于VMD-CNN-LSTM的珠江流域水质多步预测模型研究5.基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测模型 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
研究设计了一种水质监测与预测系统,旨在提高水质管理效率.为此,采用了基于CNN-LSTM模型的方法.该模型利用CNN提取水质传感器数据的空间特征,并将输出序列传递给LSTM网络,以捕捉时序性信息.这种结合CNN和LSTM的模型既保持了高效性又具有简单的结构,非常适合部署至STM32单片机,在实现传感器数据采集,STM32的人工智能处理,本地...
基于CNN、改进LSTM及注意力机制的船舶轨迹预测方法、系统.pdf,本发明涉及一种基于CNN、改进LSTM及注意力机制的船舶轨迹预测方法、系统、计算机设备及存储介质。所述方法包括:通过数据处理提取船舶轨迹数据;融合LSTM模型的遗忘门和输入门,并保留上一时刻的细胞状态,作为F
其次,基于意图触发词及LSTM&Topic-CNN模型,从主观规则判断以及客观定量分析两个方面来识别患者问句意图.对于包含意图触发词的患者问句,通过主观规则直接得到患者意图.针对不包含意图触发词的问句,通过LSTM&Topic-CNN模型得到其相似问句后,根据主观规则判断得到患者意图.最后,基于实体抽取与意图识别的结果,在心血管知识图谱...
测,通过分类研究发现交通预测方法主要包含模型驱动和数据驱动两类。模 型驱动的本质在于参数信息,故又称为参数方法,常见的时间序列模型就属 于模型驱动方法。它们是基于强大的理论假设而预先确定的。但也正由于这 些假设过于理想化,在实际预测中很难同时满足模型的众多假设理论,从而 导致模型驱动方法的预测性能不佳。
本发明公开了一种基于CNNLSTM的多要素水质预测方法,其先收集待预测地区历年的水质影响数据组成数据集;将数据集分成训练集A1和测试集A2,将训练集A1输入至CNN进行时序分解得到各要素之间的相关性预测模型且采用测试集A2检验;选择若干个待预测的水质的要素,采用相关性预测模型确定关联性高的要素,然后将它们对应的数据组成...