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| 基于多元混沌时间序列PS-LSTM污染物预测模型 | |
| 引用本文： | 王圣伟,李萍,娄天泷,绽玉林,李鸿鸿.基于多元混沌时间序列PS-LSTM污染物预测模型[J].传感器与微系统,2022(4):117-120. |
| 作者姓名： | 王圣伟 李萍 娄天泷 绽玉林 李鸿鸿 |
| 摘 要： | 应用神经网络算法对环境状况进行研究是当前计算科学的热点.对于生态环境的预测方法而言,目前传统依靠单变量控制的方法不能满足受多因素影响的环境系统预测要求.根据多变量预测模式改进长短期记忆(LSTM)循环神经网络LSTM模型,通过增加窥视孔的方式,提出相空间(PS)-LSTM预测模型.选取流域生态系统中重金属污染物作为预测... |
| 关 键 词： | 流域生态 重金属含量 多元混沌相空间 相空间—长短期记忆模型 窥视孔 |