基于聚类和LSTM的太湖水质预测方法.pdfVIP

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2023-05-13 发布于四川
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基于聚类和LSTM的太湖水质预测方法.pdf

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本发明涉及基于聚类和LSTM的太湖水质预测方法，采用最大最小标准化方法将水质数据进行归一化处理；采用皮尔森系数反映DO与水温、PH值、电导率、浊度、高猛酸盐、氨氮、总磷、总氮环境因素的程度，选出相关性最大的环境因素体现DO特征；采用k‑means聚类算法对DO特征值进行聚类操作，针对k‑means易陷入局部最优解问题，采用PSO优化算法—RODDPSO算法对k‑means聚类算法初始聚类中心的选择进行优化；引入轮廓系数选择最佳聚类簇数并作为评估聚类性能的指标；将聚类后数据集作为输入样本建立LST

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116050573 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211501678.9 (22)申请日 2022.11.28 (71)申请人苏州科技大学地址 215513