基于机器学习的消毒剂浓度监测方法

本发明公开了基于机器学习的消毒剂浓度监测方法，属于消毒管理技术领域，方法包括原始数据采集、数据预处理、关键特征筛选、消毒剂浓度监测模型构建和消毒剂浓度监测。本发明采用结构改进的一维卷积神经网络进行关键特征筛选，通过改进一维卷积神经网络的模型结构，在特征提取阶段提取时序特征，提高了特征提取精确性，为后续任务提供了良好的特征基础；通过设立消毒剂类别分类任务子网和消毒剂浓度预测任务子网，有助于定性定量分析，提高了模型实用性和可扩展性；采用结合长短期记忆注意力机制的多任务学习进行模型构建，通过长短期记忆网络构建共享层，并将共享层输出连接至注意力层进行特征馈送，提高了方法整体的可用性、效率和准确性。