摘要
本发明涉及水质监测技术领域,提供了一种水质监测预警方法、系统、介质及设备,包括:基于当前时段的水质指标,采用深度学习模型,预测未来时段中各时刻的水质指标;基于深度学习模型预测的未来时段的水质指标,采用嵌入门控循环单元的卡尔曼滤波算法进行优化,更新未来时段中各时刻的水质指标;所述嵌入门控循环单元的卡尔曼滤波算法设置三个门控循环单元,分别取代卡尔曼滤波中的状态转换矩阵、过程噪声矩阵和测量噪声矩阵;基于更新的未来时段水质指标,进行水质单因子评价、综合污染指数评价和水质指标变化趋势分析,并进行预警。可以弥补标准卡尔曼滤波算法仅适用于线性系统的不足,提高了非线性系统的水质预测的精度。
技术关键词
水质监测预警方法
门控循环单元
卡尔曼滤波算法
深度学习模型
综合污染指数
指标
水质监测预警系统
氢离子浓度指数
高锰酸盐指数
矩阵
可读存储介质
水质监测技术
噪声
因子
非线性系统
水污染
溶解氧
信号
系统为您推荐了相关专利信息
食品保鲜盒
注意力机制
多模态数据采集
卷积特征
空洞
光伏板安装设备
动态更新
深度学习模型
辅助导航方法
光伏支架
相机标定方法
深度神经网络
相机标定法
棋盘
坐标
机器人控制模块
拓扑地图
存储系统
货架
动态避障