一、基本信息
文档名称：基于量子加权最小门限单元网络的出水COD预测
文档格式：pdf格式
文档大小：1.87MB
总页数：8页
二、简介
《基于量子加权最小门限单元网络的出水COD预测》是一篇探讨利用量子计算与神经网络结合进行水质预测的研究论文。该文提出了一种新型的量子加权最小门限单元网络模型，用于提高出水化学需氧量（COD）的预测精度。通过引入量子计算的优势，该模型在处理非线性、复杂数据方面表现出更强的适应性和稳定性。研究结果表明，该方法相比传统模型具有更高的预测准确率和更快的收敛速度，为水环境监测和污染控制提供了新的技术手段。
三、预览
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