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1.
K-Similarity降噪的LSTM神经网络水质多因子预测模型
总被引：1，自引：0，他引：1
刘晶晶
庄红
铁治欣
程晓宁
丁成富
《计算机系统应用》
2019,28(2):226-232
针对水质预测问题,以地表水水质监测因子作为研究对象,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的水质多因子预测模型,同时利用提出的K-Similarity降噪法对模型的输入数据进行降噪,提高模型预测性能.通过与BP神经网络、RNN和传统的LSTM神经网络预测模型进行对比实验,证明了所提出的方法均方误差最小,预测结果更准确.
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