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摘 要： 我国水资源现状不容乐观，提高水质预测模型精度对水资源质量监测具有重要意义。为捕捉水质指标时序数据非线性变化趋势，水质指标多基于神经网络模型进行预测。但是现有模型忽略了河流流向，没有考虑上游监测点水质对下游水质的影响；同时现有模型多基于启发式优化算法中的粒子群算法调整神经网络的超参数，但该优化算法仍需设置较多超参数，而参数选取不当容易使模型陷入局部最优。（剩余11290字）
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基于HHO优化的时空水质预测模型
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