基于全连接神经网络模型的出水水质参数预测方法及装置

本发明提供了一种基于全连接神经网络模型的出水水质参数预测方法及装置，涉及水质预测技术领域，应用于污水处理厂，方法包括：获取污水处理厂的实时监测数据；将实时监测数据输入至预先构建的出水水质参数预测模型中，输出预设时间点的出水水质参数；其中，预先构建的出水水质参数预测模型为将目标监测数据序列通过重叠时间窗口的方式输入至预先构建的全连接神经网络模型中进行训练后得到；目标监测数据序列为通过预先设置的数据清洗策略对监测数据序列进行清洗处理后得到；监测数据序列包括在预设时间间隔下获取的多个历史监测数据。该方式中，在预测出水水质时，有效利用有限数据资源，并捕捉并分析污水处理过程中时间序列变化特征。