一种基于深度学习的核电取水口生物数量预测方法

本发明涉及核电取水口生物数量预测技术领域，公开了一种基于深度学习的核电取水口生物数量预测方法，该方法先采集环境因子、生物分布及历史预测偏差等数据，构建模型选择关联方程，据此选定当前预测模型，再通过实际生物数量数据判定是否优化模型，最终得到优化的预测模型结构。方法中划定监测区域和目标生物种类，设定统计时段和关键参数，利用群体智能优化技术构建关联方程和权重数据集，通过比较成功率确定模型，依据效果差异临界值判断是否优化模型结构。该方法能提高预测准确性和适应性，为核电取水口生物数量预测提供有效方案。