《表2 LSTM网络参数：基于GF-LSTM和GAN网络的小样本集人工水体溶解氧浓度预测》

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《基于GF-LSTM和GAN网络的小样本集人工水体溶解氧浓度预测》

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使用网格寻优算法对网络的参数进行寻优工作，目的是获得尽可能好的网络参数。对网络中的units、epochs、dropout、optimizer、batch＿size等参数寻优，根据Keras后端的sklearn.grid＿search包中的Grid Search CV函数找出最契合设计网络模型的参数，最终的参数表见表2。