摘要
本发明提出基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统,该方法包括从多个数据源获取再生水水质相关数据,通过特征选择和数据预处理,构建深度学习模型进行水质预测;从工厂排污口、再生水处理设备和处理完成的再生水样本中获取多维数据组,并通过计算互信息选择出影响水质预测的特征数据组;对特征数据组进行异常值处理和归一化处理,以训练深度学习模型;使用训练好的模型进行水质预测;该方法能够高效、准确地预测再生水水质,为水资源管理和保护提供有力支持。
技术关键词
水质检测数据
深度学习算法
水质预测方法
节点特征
水质预测系统
污水
训练深度学习模型
训练集
最大化方法
生物需氧量
模型训练模块
矩阵
数据采集模块
浊度
参数
pH值
系统为您推荐了相关专利信息
布局生成方法
BERT模型
生成用户界面
节点特征
文本分类模型
评价管理系统
学生学习状态
关联特征数据
指数
指标
节点特征
信息码
多尺度特征
图像分割方法
图像特征提取
蛋白质预测模型
野生型蛋白质
折叠模型
改造方法
位点
单体化方法
区域生长算法
增量更新技术
语义分割模型
倾斜摄影设备