| 注册
首页|期刊导航|人民黄河|基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究

基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究

王军 高梓勋 朱永明

人民黄河2021,Vol.43Issue(5):96-99,109,5.
人民黄河2021,Vol.43Issue(5):96-99,109,5.DOI:10.3969/j.issn.1000-1379.2021.05.018

基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究

Research on Yellow River Water Quality Prediction Based on CNN-LSTM Model

王军 1高梓勋 2朱永明1

作者信息

  • 1. 郑州大学 管理工程学院,河南 郑州450001
  • 2. 郑州航空工业管理学院 大数据科学研究院,河南 郑州450046
  • 折叠

摘要

关键词

水质预测/长短时记忆网络/卷积神经网络/CNN-LSTM模型/小浪底水库/黄河

分类

资源环境

引用本文复制引用

王军,高梓勋,朱永明..基于CNN-LSTM模型的黄河水质预测研究[J].人民黄河,2021,43(5):96-99,109,5.

基金项目

河南省高等学校重点科研项目(20A520041) (20A520041)

河南省重点科技攻关项目(202102210375,212102210518) (202102210375,212102210518)

2021年度河南科技智库调研课题项目(HNKJZK-2021-61C) (HNKJZK-2021-61C)

人民黄河

OA北大核心CSTPCD

1000-1379

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文