摘要
本申请公开了一种水环境水质状态感知与预测方法、装置、设备及介质,涉及人工智能赋能水环境污染防治领域,该方法包括:通过将辅助变量组的实际数据输入至深度自编码器中,得到辅助变量组的实际数据对应的重构数据,根据辅助变量组的实际数据和重构数据确定重构误差,根据重构误差确定学习策略,利用学习策略对模糊神经网络模型进行训练,利用训练好的模糊神经网络模型对辅助变量组的实际数据进行预测,得到预测生化需氧量,本申请提高了生化需氧量的预测精度。
技术关键词
模糊神经网络模型
重构误差
生化需氧量
变量
环境监测站
水质
样本
环境污染防治
学习算法
预测装置
编码器
数据获取模块
处理器
重构模块
参数
计算机设备
数学
可读存储介质
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不确定性分析方法
多学科
飞行器
变量
协方差矩阵
异常识别方法
电量预测模型
经验模态分解分解
模型误差
序列
地震数据去噪方法
矩阵
三维地震数据体
噪声
锥形