摘要
本发明涉及工业园区废水出水水质预测技术领域,涉及基于动态冲击指示因子的工业园区废水出水水质预测方法,包括:获取目标污染物监测数据及水质参数数据;对目标污染物监测数据与水质参数数据进行预处理,并基于预处理后的目标污染物监测数据与水质参数数据构建动态冲击指示因子;结合门控循环单元与注意力机制建立用于预测工区废水经处理后的出水化学需氧量浓度预测模型,将动态冲击指示因子作为输入特征,通过完成训练的出水化学需氧量浓度预测模型进行计算,以输出工区废水的出水化学需氧量浓度预测值。本发明通过构建动态冲击指示因子并结合优化的深度学习模型,显著提升了废水处理的智能化管理水平和环境风险防范能力。
技术关键词
水质参数数据
废水处理设施
水质预测方法
工业园区
因子
动态
PH检测
注意力机制
门控循环单元
算术平均值
水质预测技术
进水口处
预测模型训练
负荷
序列
浊度
深度学习模型
PH值
基线
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共面波导
同轴互连结构
模型构建方法
电场
缝隙天线阵列
时间序列模型
特征提取技术
模式识别
表达式
持久性
融合评估方法
铁磁性材料
斯皮尔曼相关系数
评估算法
统计特征
节点
深度学习模型
电力通讯系统
状态监测方法
因子