[发明专利]基于VMD-CSSA-LSTM-MLR组合模型的湖泊TN预测方法在审
| 申请号： | 202110885473.4 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113762078A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 吴绍飞;贺淼;黄彬彬;康传雄;唐明;刘晓峰 | 申请（专利权）人： | 南昌工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 南昌大牛知识产权代理事务所(普通合伙) 36135 | 代理人： | 刘俊文;李梦雅 |
| 地址： | 330200 江西*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于VMD‑CSSA‑LSTM‑MLR组合模型的湖泊TN预测方法。该方法首先通过VMD分解为K个本征模态分量；然后分别采用LSTM神经网络对高频信号进行处理预测，采用CSSA优化LSTM神经网络的超参数；采用MLR对低频信号进行处理预测；叠加所有模态分量的预测值，得到实际预测结果。本发明有效解决了其它常用的信号分解方法存在的模态混叠、端点效应等问题，且该方法运行速度快，分解结果稳定；同时，提高了算法的运行效率以及模型的预测精度，解决了LSTM神经网络的超参数人工确定难的问题，提高了预测模型的效率及精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 vmd cssa lstm mlr 组合 模型 湖泊 tn 预测 方法 | ||
【主权项】：
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