氨氮浓度预测模型的构建方法及系统、氨氮浓度预测方法及系统

本发明公开一种氨氮浓度预测模型的构建方法及系统、氨氮浓度预测方法及系统，其中构建方法包括以下步骤：获取氨氮浓度样本数据，通过REMD对所述氨氮浓度样本数据进行分解，获得若干个第一模态分量；计算各第一模态分量的模糊熵，将模糊熵最大的第一模态分量作为第二模态分量，并将其余第一模态分量作为第一训练数据；利用VMD对所述第二模态分量进行分解，将所得分解结果作为第二训练数据；基于所述第一训练数据和所述第二训练数据对LSTM长短期记忆网络进行训练，获得氨氮浓度预测模型。本发明通过混合模型的方式解决单一的机器学习模型无法满足精度要求的问题，还能够更好地适应较为复杂的NH3‑N序列变化过程。