[发明专利]一种基于深度学习的短期水质水量预测方法及系统在审
| 申请号： | 202010982913.3 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112132333A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 李楚;梁漫春;钱益武;李梅;程雨涵;王清泉;吴正华;孔美玲;龚柳;石瑞雪;杨思航 | 申请（专利权）人： | 安徽泽众安全科技有限公司;清华大学合肥公共安全研究院;北京辰安测控科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 张祥 |
| 地址： | 236000 安徽省合肥市经济技术开发*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为稳健。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 短期 水质 水量 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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