基于混合长短时记忆神经网络的水质指标预测方法
授权
摘要
本发明公开一种基于混合长短时记忆神经网络的水质指标预测方法，首先，将获取到的水质指标历史数据依照时间序列进行排序，并对该水质历史数据采用SG滤波平滑预处理。然后，再进行水质数据的归一化处理，将水质时间序列数据按照预设的滑动窗口大小划分为多个子序列作为特征序列，也就是转为有监督的数据后，输入基于编码‑解码器的长短时记忆ED‑LSTM神经网络模型，预测未来多个时间点的水质指标值，最终获取精准度较高的水质指标预测结果。
基本信息
专利标题 ：
基于混合长短时记忆神经网络的水质指标预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110852515A
申请号 ：
CN201911116695.9
公开（公告）日 ：
2020-02-28
申请日 ：
2019-11-15
授权号 ：
CN110852515B
授权日 ：
2022-05-06
发明人 ：
林永泽董泉汐毕敬
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
张慧
优先权 ：
CN201911116695.9
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/06 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-06 ：
授权
2020-03-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20191115
申请日 : 20191115
2020-02-28 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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