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太湖中的水华爆发对太湖及其沿岸居民造成巨大影响,因此保证提前预测蓝藻密度非常重要。为精确预测太湖蓝藻密度,在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,加入一维卷积模型,筛选并优化激活函数,提出一种基于1D CNN-SLSTM的预测模型预测蓝藻密度。试验结果表明,1D CNN-SLSTM模型的RRMSE、MMAPE、MMAE值分别比单独使用LSTM模型降低30.38%、1.85%、16.89%,R值和NNSE值则提升了0.08、0.17,验证了使用扩展型指数线性单元激活函数(Selu)的LSTM神经网络(1D CNN-SLSTM)预测效果最好。 相似文献
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