《表4 三种网络预测数据与验证集对比》

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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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mg·L-1

从表3可以看出，某一时刻一些点的误差非常大，为了使模型的预测更加精确，需要进行样本扩充。文章使用生成式对抗网络生成新样本数据，获得样本容量为6 720的新样本集。使用有监督学习的方法进行数据集划分，其中训练集包含6 000条溶解氧数据，验证集包含714条溶解氧数据，输入网络中进行训练，试验结果见表4。