【摘 要】
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海洋水质实时预测和实时数据处理技术有利于充分利用海洋资源,发展海洋经济,解决沿海水域海水污染和水质监管问题。论文运用深度学习的长短时记忆网络(Long Short Term Memor
【机 构】
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烟台大学光电信息科学技术学院,中国科学院海岸带研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61202399),国家级大学生创新创业训练计划项目(编号:201811066004)资助
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海洋水质实时预测和实时数据处理技术有利于充分利用海洋资源,发展海洋经济,解决沿海水域海水污染和水质监管问题。论文运用深度学习的长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networks,LSTM)算法对不同时间段内采集到的海洋水质数据进行分析建模,以实现对未来海水水质的预测。与传统的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法相比,LSTM取得了更好的拟合效果,拟合优度达到0.9554,平均绝对误差为0.0117,能很好地实现对海水水质的全天候预测,从
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