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摘 要：【目的】针对固废建材中重金属的溶出量的预测控制效果不佳问题，提出了一种基于长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）神经网络的重金属溶出预测模型。【方法】首先采用该模型对颗粒状及块状免烧砖中Cr、Zn和Pb等重金属元素的溶出量进行预测和分析。其次为进一步提高模型的适用性和训练收敛速度，对Adam算法的参数进行了优化。（剩余4744字）
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固废建材重金属溶出趋势预测分析
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