文献分享 | Environ. Res：基于混合深度学习的平原流域水质预测

本文研究了在平原流域中使用混合深度学习模型进行水质预测的效果。通过对比传统机器学习模型和深度学习模型，发现深度学习模型在处理复杂时间序列数据方面表现更优。特别是长短期记忆(LSTM)模型显著提高了预测精度，而混合Bayes-LSTM-GRU模型进一步提升了预测性能。研究还强调了特征选择和数据时间频率对模型性能的重要性。总体而言，该研究提出的混合深度学习模型为平原流域水质管理提供了有效的决策支持工具，具有重要的应用潜力。