您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
滇池蓝藻水华的RF-LSTM预测模型
人工智能 | 更新时间:2024-09-25
    • 滇池蓝藻水华的RF-LSTM预测模型

    • RF-LSTM Prediction Model for Cyanobacteria Blooms in Dianchi Lake

    • 在环境监测领域,研究者利用随机森林算法和长短期记忆网络,建立了蓝藻水华预测模型,显著提高了预测精度。
    • 软件导刊   2024年23卷第9期 页码:70-75
    • DOI:10.11907/rjdk.231864    

      中图分类号: TP181
    • 纸质出版日期:2024-09-16

      收稿日期:2023-08-09

    移动端阅览

  • 邹阳,刘祎,段玮等.滇池蓝藻水华的RF-LSTM预测模型[J].软件导刊,2024,23(09):70-75. DOI: 10.11907/rjdk.231864.

    ZOU Yang,LIU Yi,DUAN Wei,et al.RF-LSTM Prediction Model for Cyanobacteria Blooms in Dianchi Lake[J].Software Guide,2024,23(09):70-75. DOI: 10.11907/rjdk.231864.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

一种基于改进随机森林的知识检索优化算法
基于RF-SVM的应用层DDoS攻击检测方法
语言理解中脑力负荷识别通道选择方法研究
结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价
基于随机森林的能耗预测调度

相关作者

孟宇龙
徐鹏
刘鑫宇
卢中玉
赵佳媛
张卫丰
许云飞
李云天

相关机构

江苏杰瑞科技集团有限责任公司
中国船舶重工集团公司第七一六研究所
哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院
中国银行信息科技运营中心
炫彩互动网络科技有限公司
0