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长江口作为中国水量最大河流的出海口,其含沙量变化和预测直接影响河口地区的生态环境、航道维护和防洪安全等。开发一个基于机器学习的模型,用于预测长江口区域的含沙量动态。考虑到含沙量受多种水文环境因素的影响,通过收集长江口区域1年的水文数据包括流速、潮位、含沙量等,运用时间序列分析方法,提取关键的特征和模式,选取长短期记忆网络(LSTM)对数据进行训练和测试。分析结果表明,基于LSTM的模型在预测长江口区域含沙量方面表现出了较高的准确性,模型的平均绝对误差为0.146 5,决定系数为0.931 4。 相似文献
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