如何基于循环神经网络对水氡浓度进行预测

1. 收集数据：收集水氡浓度的历史数据，包括时间和浓度值。

2. 数据预处理：将数据进行预处理，包括归一化、去除异常值、填充缺失值等操作。

3. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

4. 构建模型：选择循环神经网络模型，如LSTM、GRU等，并设置模型的超参数，如神经元数量、学习率等。

5. 训练模型：使用训练集进行模型训练，并在验证集上进行调参。

6. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，评估模型的性能和准确度。

7. 预测：使用训练好的模型对未来水氡浓度进行预测，可以使用滚动预测的方式，即每次预测一段时间后的浓度，再将预测结果加入到下一次预测中，不断迭代预测。