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溶解氧是评价水质健康的指标之一,其对畜牧业的养殖和水污染的评价都有着重要作用.本文通过收集维多利亚港的水质数据影响因素进行预处理,然后建立门控循环神经网络模型对其进行预测,最后把GRU模型和LSTM模型进行对比.其结果表明GRU神经网络模型的预测精度要高于LSTM模型,具有可靠性和适应性.
基于GRU的水质数据预测
【摘 要】
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溶解氧是评价水质健康的指标之一,其对畜牧业的养殖和水污染的评价都有着重要作用.本文通过收集维多利亚港的水质数据影响因素进行预处理,然后建立门控循环神经网络模型对其
【机 构】
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华北水利水电大学信息工程学院
【出 处】
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中国新通信
【发表日期】
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2020年22期
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