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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明公开了一种矿区沉陷区的水环境评价方法，所属技术领域为矿区水资源评价领域，包括：收集矿区沉陷区的水环境的水质参数和运动参数；基于逐步回归模型将所述水质参数和运动参数进行数据降维，获得水质数据集；构建长短时记忆网络，通过蚁群算法初始化所述长短时记忆网络的参数后将水质参数的样本集输入至所述长短时记忆网络中进行训练，获得水质参数权重计算模型；获得水环境的权重因子；基于所述水环境的权重因子构建矿区沉陷区的水环境评价体系。本发明可以提高对矿区沉陷区水环境的准确性和预测精度。综合运用LSTM和蚁群算法，能够适应不同类型的矿区沉陷区水环境，具有较强的通用性。
主权项：1.一种矿区沉陷区的水环境评价方法，其特征在于，包括以下步骤：收集矿区沉陷区的水环境的水质参数和运动参数；基于逐步回归模型将所述水质参数和运动参数进行数据降维，获得水质数据集；构建长短时记忆网络，通过蚁群算法初始化所述长短时记忆网络的参数后将水质参数的样本集输入至所述长短时记忆网络中进行训练，获得水质参数权重计算模型；将所述水质数据集输入至所述水质参数权重计算模型中进行计算，获得水环境的权重因子；基于所述水环境的权重因子构建矿区沉陷区的水环境评价体系。
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百度查询： 安徽理工大学 一种矿区沉陷区的水环境评价方法
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