《表2 水质预测值:基于ARIMA模型与BP神经网络算法的水质预测》
利用建立的ARIMA模型和改进的BP神经网络模型组合方式预测了嘉兴某个水质站点2019-11-20到2019-12-07各项水质参数的值。通过表1和表2的对比情况来看,可以认为BP神经网络组合模型和ARIMA进行预测效果是有效的。
图表编号 | XD00130762800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.18 |
作者 | 顾杰、王嘉、邓俊晖 |
绘制单位 | 浙江嘉科信息科技有限公司、浙江嘉科信息科技有限公司、浙江嘉科信息科技有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |