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本发明公开一种基于生成对抗网络的深度学习水质指标预测方法，首先，将获取到的水质指标历史数据按时间排列成时间序列数据，然后通过生成对抗网络对缺失值进行插值处理。其次，再对水质指标数据进行标准化处理，将水质时间序列数据按照预设的滑动窗口大小进行划分，转为有监督的数据。最后，输入LSTM神经网络模型，进行多步预测，最终获得水质指标预测结果。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202011092462.2
Filing Date： 2020-10-13
Publication Date： 2021-01-12
Pub. No.： CN112215421A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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