基于CNN-LSTM的白馬湖水質(zhì)預(yù)測(cè)模型研究

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摘要：湖泊生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)預(yù)測(cè)對(duì)湖泊生態(tài)健康狀況評(píng)定、環(huán)境問(wèn)題診斷和湖泊生態(tài)系統(tǒng)管理具有重要意義。溶解氧是評(píng)價(jià)湖水水質(zhì)的重要指標(biāo)，因此準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)溶解氧含量可以幫助人們及時(shí)地了解湖泊水質(zhì)的狀態(tài)，以便更好地管理湖泊。該文以白馬湖溶解氧含量為研究目標(biāo)，首先得到溶解氧數(shù)據(jù)，然后構(gòu)建一個(gè)CNN-LSTM模型以此來(lái)預(yù)測(cè)白馬湖溶解氧含量，其中溶解氧數(shù)據(jù)融合作為模型的輸入，以便提高特征的多樣性，最后通過(guò)與常用的水質(zhì)預(yù)測(cè)方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)來(lái)證明本文方法的有效性。（剩余4042字）