[发明专利]水质预测方法和系统在审
| 申请号： | 201810531233.2 | 申请日： | 2018-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN108846423A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 李振波;吴静;钮冰姗;彭芳;李光耀;岳峻;李道亮 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G01N33/18 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供水质预测方法和系统。其中，方法包括：获取一定时间段内的水质参数的观测数据，将一定时间段内每一时间单位的水质参数的观测数据按照时间顺序进行排序，获取观测数据序列；根据预设的滑动窗口，获取观测数据序列末端的子序列作为特征序列；将特征序列输入至预设的反向传播神经网络，根据预设的反向传播神经网络的输出，获得水质参数的预测结果。本发明实施例提供的水质预测方法和系统，通过滑动窗口处理一定时间段内的水质参数的观测数据获得特征序列，并将特征序列输入反向传播神经网络，获得水质参数的预测结果，能有效提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 观测数据 水质参数 特征序列 反向传播神经网络 时间段 预设 预测 滑动窗口 预测结果 水质 时间顺序 序列末端 子序列 排序 输出 | ||
【主权项】：
1.一种水质预测方法，其特征在于，包括：获取一定时间段内的水质参数的观测数据，将所述一定时间段内每一时间单位的水质参数的观测数据按照时间顺序进行排序，获取观测数据序列；根据预设的滑动窗口，获取观测数据序列末端的子序列作为特征序列；将所述特征序列输入至预设的反向传播神经网络，根据所述预设的反向传播神经网络的输出，获得水质参数的预测结果；其中，所述预设的反向传播神经网络是根据样本特征序列进行训练后获得的；每一所述样本特征序列为根据所述预设的滑动窗口获取的所述观测数据序列中的子序列。
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