典型文献
基于CNN-LSTM的白马湖水质预测模型研究
文献摘要：
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(R2)分别为0.41和0.96,优于其他的评价水质的方法.
文献关键词：
水质预测;溶解氧;CNN-LSTM
中图分类号：
作者姓名：
王志勃;姜仲秋;张天舒
作者机构：
江苏电子信息职业学院,江苏淮安223001
文献出处：
引用格式：
[1]王志勃;姜仲秋;张天舒-.基于CNN-LSTM的白马湖水质预测模型研究)[J].电脑知识与技术,2022(26):11-13
A类：
B类：
白马湖,湖水,水质预测模型,湖泊生态系统,生态健康状况,问题诊断,生态系统管理,溶解氧,氧含量,助人,湖泊水质,数据融合,RMSE,决定系数
AB值：
0.232061
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