一种基于深度学习的河流水温检测方法及系统

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推荐专利
一种基于深度学习的河流水温检测方法及系统
申请号:CN202411134517
申请日期:2024-08-19
公开号:CN119226877A
公开日期:2024-12-31
类型:发明专利
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
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