一种基于双通道卷积时序机制的COD预测方法

本发明公开了一种基于双通道卷积时序机制的COD预测方法，包括：采集COD原始数据进行预处理，获取COD输入特征；构建预测模型，导入数据至双通道卷积模块中；导入第一双通道卷积输出特征向量和第二双通道卷积输出特征向量至双注意力记忆网络中，获取时序依赖特征；导入时序依赖特征至输出模块中，获取预测的COD输出；对模型进行训练，在训练过程中，基于改进的鹈鹕算法对模型的超参数进行寻优；导入实时的COD原始数据至训练后的模型中，获取实时的COD输出。本发明通过创新性地融合双通道卷积与双注意力记忆网络，构建了一个高效的污水处理厂出水COD含量预测模型。