一种基于PSLSTM神经网络的出水BOD浓度预测方法
公开
摘要
一种基于PSLSTM神经网络的出水BOD浓度预测方法实现对未来时刻的出水BOD浓度预测，将人工智能技术直接应用于污水处理领域。本发明针对当前污水处理过程中出水BOD浓度预测过程等待时间长、存在时滞等问题。该方法设计了一种结合门结构简化和参数简化的混合策略来简化LSTM的内部结构，使用PLS回归系数来评估LSTM单元的重要性，并通过将不重要的单元与其最相关的单元合并来修剪冗余的隐藏层大小。结果表明该方法能够在良好的泛化能力和紧凑的网络结构之间取得平衡，准确、快速地预测未来时刻的出水BOD浓度，为相关部门科学决策提供参考。
基本信息
专利标题 ：
一种基于PSLSTM神经网络的出水BOD浓度预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565143A
申请号 ：
CN202210151277.9
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李文静王潇潇李治港乔俊飞
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 ：
刘萍
优先权 ：
CN202210151277.9
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
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
2022-05-31 ：
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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