[发明专利]基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法及系统

权利要求书

1.基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

多次采集废水水样，对所述废水水样进行预处理及标准方法测定指标，获得水质指标数据集，将所述水质指标数据集划分为训练集与测试集；

基于LSTM网络，以挥发性脂肪酸为因变量，其余水质指标为自变量，构建挥发性脂肪酸检测模型；

将所述训练集中的水质指标数据输入所述挥发性脂肪酸检测模型进行训练；

基于所述测试集对训练完成的挥发性脂肪酸检测模型进行测试；

多次采集待测废水水样，将所述待测废水水样进行标准方法测定，取水质指标平均值形成待测废水水样数据，将所述待测废水水样数据输入通过测试的挥发性脂肪酸检测模型，获得挥发性脂肪酸检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，采集废水水样过程为：在废水处理器出水口同一位置平行取三个样本，按照标准方法测定水质指标，将各水质指标平均值列出作为水质指标数据集中的一组数据，进一步整合数据得到水质指标数据集。

3.根据权利要求1所述的基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，所述水质指标数据集包括：pH值、DO、CODcr、NH₃-N、TN、VFA。

4.根据权利要求2所述的基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，所述训练集与所述测试集的划分比例为：8：2。

5.根据权利要求1所述的基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，基于LSTM网络，构建挥发性脂肪酸检测模型的过程分为忘记阶段、输入阶段和细胞状态更新阶段三方面。

6.根据权利要求4所述的基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，将所述训练集中的水质指标数据输入所述挥发性脂肪酸检测模型进行训练的过程为：初始化所述挥发性脂肪酸检测模型，将每个训练集中的水质指标数据输入所述挥发性脂肪酸检测模型同时训练，直到训练结束。

7.根据权利要求1所述的基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量方法，其特征在于，基于所述测试集对训练完成的挥发性脂肪酸检测模型进行测试的过程为：

将所述测试集输入训练完成的挥发性脂肪酸检测模型，

若所述训练完成的挥发性脂肪酸检测模型符合预设的模型预测指标，则获得通过测试的挥发性脂肪酸检测模型，

若所述训练完成的挥发性脂肪酸检测模型不符合预设的模型预测指标，则调整所述训练集的参数重新训练。

8.基于LSTM的废水挥发性脂肪酸测量系统，其特征在于，包括：

采集模块、模型构建模块、训练模块、测试模块和检测模块；

所述采集模块用于多次采集废水水样，对所述废水水样进行预处理及标准方法测定指标，获得水质指标数据集，将所述水质指标数据集划分为训练集与测试集；

所述模型构建模块用于基于LSTM网络，以挥发性脂肪酸为因变量，其余水质指标为自变量，构建挥发性脂肪酸检测模型；

所述训练模块用于将所述训练集中的水质指标数据输入所述挥发性脂肪酸检测模型进行训练；

所述测试模块用于基于所述测试集对训练完成的挥发性脂肪酸检测模型进行测试；

所述检测模块用于多次采集待测废水水样，将所述待测废水水样进行标准方法测定，取水质指标平均值形成待测废水水样数据，将所述待测废水水样数据输入通过测试的挥发性脂肪酸检测模型，获得挥发性脂肪酸检测结果。