1.基于改进的re-gcn模型的水质数据预测方法,其特征在于,包括如下步骤: 2.根据权利要求1所述的基于改进的re-gcn模型的水质数据预测方法,其特征在于,所述改进的re-gcn模型包括数据构建单元、演进单元和处理单元,其中,所述数据构建单元构建用于训练以及测试的水质数据时序知识图谱训练集和测试集;所述演进单元用于执行编码...
摘要: 本发明公开基于改进的Re‑GCN模型的水质数据预测方法,包括如下步骤:获取水质数据并进行预处理,构建用于训练以及测试的水质数据时序知识图谱训练集和测试集;使用网格搜索进行超参数调优,将训练集输入预先构建的改进的Re‑GCN模型中进行迭代训练,计算损失函数,并以此为基础进行全局优化,直至迭代结束;将测试集导入训...