摘要
本发明公开了一种污水出水水质预测方法及系统,该方法首先获取与待预测水质参数相关的特征值,然后将所述特征值输入到深度信念网络预测模型中,得到待预测水质参数的预测结果;该深度信念网络预测模型为稀疏深度信念网络,其中利用自适应分解式多目标粒子群优化算法对稀疏受限玻尔兹曼机的参数进行优化,使用L2,1核极限学习机替代深度信念网络中的BP神经网络作为输出项,可以有效提高预测精度和鲁棒性,减少过拟合。
技术关键词
深度信念网络
水质预测方法
核极限学习机
粒子群优化算法
出水水质预测系统
斯皮尔曼相关系数
正则化参数
特征值
污水
特征提取单元
小波阈值
受限
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