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公开(公告)号：CN116050573A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211501678.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 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LSTM太湖水质预测模型。
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