【摘 要】
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根据河北省某水厂数据,建立了基于MATLAB技术的深度极限学习机模型(简称D-ELM),并通过该模型对水质的pH值、浊度(NTU)和耗氧量3个指标进行了预测分类。通过D-ELM与极限学习机
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根据河北省某水厂数据,建立了基于MATLAB技术的深度极限学习机模型(简称D-ELM),并通过该模型对水质的pH值、浊度(NTU)和耗氧量3个指标进行了预测分类。通过D-ELM与极限学习机(简称ELM)和BP网络模型相互比较。研究结果表明,深度极限学习机的精度比极限学习机提高6.7%,预测时长比极限学习机缩短0.486 s。而深度极限学习机的精度比BP网络模型提高了26.7%,同时预测时长比BP网络模型缩短2.707 s。从而说明深度极限学习机对水质预测的合理性和可行性,其在自来水水质预测分类中具有更高的
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