一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统

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一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统
申请号:CN202510584696
申请日期:2025-05-08
公开号:CN120105021B
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于时序多尺度特征融合的水质实时预测方法及系统,包括以下步骤:获取水质数据;对水质数据进行预处理;建立网络模型;建立最佳参数组合;特征融合;本发明的技术方案利用门控循环单元提取短期动态特征和基于稀疏注意力机制的长时间序列预测模型提取全局信息及长距离依赖特征;将它们各自的输出特征通过特征拼接进行融合,融合后的特征将输入到全连接层,以生成未来水质参数预测。系统通过该模型对实时采集的水质数据进行预测,生成结果上传至云平台,形成数据日志。本发明的技术方案能够有效提升水质预测准确性,且具有抗干扰能力强、实时性好、精度高等优点。
技术关键词
多尺度特征融合 门控循环单元网络 水质 预测系统 最佳参数组合 鲸鱼优化算法 依赖特征 支持太阳能供电 电源管理模块 数据传输模块 时序 智能管理功能 序列预测模型 采集运行数据 实时检测系统 输出特征 主控模块 储存太阳能
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