摘要
本发明公开了一种基于深度学习的河流水温检测方法及系统,通过获取待检测区域的水质数据,并将所述河流数据分为训练数据集和测试数据集,采用信号分解算法构建混合模型,将所述水质数据输入所述混合模型进行深度学习得到预测河流水温以完成河流水温检测,可以通过EEMD进行的信号分解有效地分离了内在模式并降低了噪声,提高了河流水温波动的预测精度,也改善了河流WT预测方面的可靠能力。
技术关键词
水温检测方法
EEMD算法
Adaboost模型
集成经验模态分解
LSTM模型
经验模式分解算法
门控循环单元
水温检测系统
水质
序列
GRU模型
样本
存储单元
噪声
PH值
数据获取模块
信号
误差