基于小波变换与LSTM网络的水质时间序列预测
提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和长短期记忆网络(LSTM)的水质时间序列预测模型。模型首先利用小波变换将原始水质时间序列分解成不同频率的子序列，以提取数据中的多尺度特征。然后，将分解后的子序列分别输入到多个LSTM网络中进行训练和预测。最终，将各个LSTM网络的预测结果融合，得到最终的水质预测值。实验结果表明，该模型能够有效提高水质预测的精度和稳定性。
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