水质预测溶解氧CNN-LSTM湖泊生态系统水质预测对湖泊生态健康状况评定,环境问题诊断和湖泊生态系统管理具有重要意义.溶解氧是评价湖水水质的重要指标,因此准确地预测溶解氧含量可以帮助人们及时地了解湖泊水质的状态,以便更好地管理湖泊.该文以白马湖溶解氧含量为研究目标,首先得到溶解氧数据,然后构建一个CNN-LSTM模型以此来...
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...
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©...