基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统

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基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统
申请号:CN202411114101
申请日期:2024-08-14
公开号:CN118861531B
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
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
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