基于灰色關(guān)聯(lián)-長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測研究

摘要： 為了有效預(yù)測河流水質(zhì)變化趨勢，充分利用水質(zhì)序列的時序性與多元相關(guān)性信息，構(gòu)建基于灰色關(guān)聯(lián)-長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(Grey Relational Anlysis-Long and Short-Term Memory Network, GRA-LSTM)水質(zhì)預(yù)測模型，以改善水環(huán)境質(zhì)量。選擇長江南京段河流型水源地進行實例研究，結(jié)果顯示：當(dāng)滑動時間窗口(d)為2,最大訓(xùn)練次數(shù)(MaxEpoc... （共12頁）