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时序数据在城市需水量预测中的利用与分析

说明

基于大数据的水资源需求预测模型通常在特定数据集上能够取得较好的效果，但在泛化到其他区域或环境时，模型的效果可能有所下降。因此，如何提高模型的泛化能力、减少过拟合现象，成为未来研究的重要方向。深度学习等复杂模型的黑箱特性，使得模型的可解释性成为一个值得关注的问题，尤其是在涉及决策和政策制定时。

优化后的模型必须经过充分的验证与评估，确保其在不同情境下的稳定性与可靠性。评估指标通常包括均方误差（MSE）、决定系数（R2）等，通过这些指标可以衡量模型预测的误差程度，并进一步判断模型的实际应用效果。对于复杂