python水质预测

Python水质预测可以通过集成深度神经网络来实现。一种常见的方法是使用混淆矩阵和准确率来评估预测模型的性能。混淆矩阵可以显示预测结果与实际结果之间的关系，准确率则表示模型正确预测的比例。

在一篇文献中，介绍了一种基于集成深度神经网络的大规模水质预测方法。该方法结合了长-短记忆编码-解码神经网络和Savitzky-Golay滤波器。Savitzky-Golay滤波器可以消除水质时间序列中的潜在噪声，长-短记忆编码-解码神经网络则能够处理复杂水环境中的非线性特征。通过综合这两种方法，得到了一个能够有效预测水质的综合模型。实验证明，该模型的预测性能优于其他最先进的方法。

因此，使用Python进行水质预测可以采用集成深度神经网络的方法，并结合混淆矩阵和准确率进行模型性能评估。这种方法可以提高水质预测的准确性，并处理复杂水环境中的非线性特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数据分析案例16——水质检测(支持向量机)](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/128511347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [文献阅读（SG滤波器—（LSTM）编码器与解码器模型，预测水质）—OrdinaryKriging模型](https://blog.csdn.net/weixin_44790306/article/details/121742749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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