一、基本信息
文档名称：基于动态滑动窗口BP神经网络的水质时间序列预测
文档格式：pdf格式
文档大小：10.15MB
总页数：28页
二、简介
《基于动态滑动窗口BP神经网络的水质时间序列预测》是一篇探讨如何利用改进的BP神经网络进行水质预测的研究论文。文章提出了一种动态滑动窗口机制，以提高传统BP神经网络在处理非线性、时变水质数据时的预测精度。通过动态调整输入窗口大小，模型能够更好地捕捉水质变化的趋势和周期性特征。该方法在实际水质数据集上的实验结果表明，相较于静态窗口方法，动态滑动窗口BP神经网络在预测性能上具有明显优势，为水质监测与预警提供了有效技术手段。
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