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城市河流水质预测的LSTM方法适用性研究
文献摘要：
河流水质预测可为水环境管理提供决策依据.为提高水质波动较大断面的预测精度,分析了不同链长、不同步长LSTM预测效果,建立了基于降雨量改进的LSTM水质预测模型,最后综合面向目标的不同链长预测结果进行了集合预测.结果表明,LSTM更适合短期预报,基于降雨量的多变量预测模型可学习降雨的周期性变化,预测性能有所提升;集合预测模型综合学习不同历史周期所蕴含的水质变化规律,预测性能提升明显.
文献关键词：
水质预测;长短期记忆神经网络;降雨量;面向目标;集合预测
中图分类号：
作者姓名：
孙开争;刘杨;姜腾龙;马姗姗;刘建军
作者机构：
山东省济南生态环境监测中心,山东济南 250102
文献出处：
引用格式：
[1]孙开争;刘杨;姜腾龙;马姗姗;刘建军-.城市河流水质预测的LSTM方法适用性研究)[J].河北环境工程学院学报,2022(06):78-82
A类：
B类：
城市河流,河流水质,方法适用性,适用性研究,水环境管理,决策依据,水质波动,大断面,链长,不同步,步长,降雨量,水质预测模型,合面,面向目标,集合预测,短期预报,多变量预测模型,可学,周期性变化,预测性能,型综合,综合学习,水质变化,性能提升,长短期记忆神经网络
AB值：
0.35133
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