基于CEEMDAN的人工蜂群算法优化LSTM深度网络的西江溶解氧预测

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为提高溶解氧含量预测的精度,提出一种基于添加自适应白噪声的完备集成经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)改进长短时记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)的水质溶解氧组合预测模型.首先,运用CEEMDAN算法将溶解氧含量序列分成若干个不同固有模态分量和趋势分量;之后,运用R/S类分析法计
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