一种基于神经网络与贝叶斯优化的出水氨氮浓度测量方法

本发明属于污水处理与人工智能技术领域，具体的涉及一种基于神经网络与贝叶斯优化的出水氨氮浓度测量方法，包括步骤1：构建基础模型，采集特征变量x，对x进行预处理，将x归一化；步骤2：将x输入基础模型进行特征提取与强化；步骤3：将特征提取与强化之后的x通过双向长短期记忆神经网络提取特征序列的长期时序特征，动态调整输入步长，捕捉序列中的双向时间依赖关系，并输出预测值；步骤4：并行贝叶斯优化算法，动态调整采集函数，同时评估多个候选点，并行自适应采集函数，输出测量值。本方案能够根据优化过程的不同阶段动态调整采集函数，提升参数空间覆盖率，同时评估多个候选点，加快参数空间的探索速度，增强模型的泛化能力。