针对水质预测问题，以地表水水质监测因子作为研究对象，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的水质多因子预测模型，同时利用提出的K-Similarity降噪法对模型的输入数据进行降噪，提高模型预测性能.通过与BP神经网络、RNN和传统的LSTM神经网络预测模型进行对比实验，证明了所提出的方法均方误差最小，预测结果更准确.
2022-05-24 20:31:10
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