[发明专利]一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法在审

专利信息
申请号: 202110669073.X 申请日: 2021-06-17
公开(公告)号: CN113408799A 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 闫健卓;刘佳雪;于涌川 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06F16/215;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法。采用孤立森林和朗格拉日法对待预测河流的水质数据进行清洗;然后,将清洗后的待预测水质数据利用一维卷积残差神经网络提取非线性局部特征;然后,使用双向门控循环单元整合时间序列的前后时刻信息,在顶层使用全连接层获得最终的河流总氮浓度预测结果。最后利用评价指标作为模型优劣的评估参数。本发明根据实施例完成了一组实验,以将所提出的方法与传统的、单一的神经网络水质参数预测方法进行对比。实验结果表明,该水质参数预测模型在稳定性和泛化能力方面均有良好体现,有效地降低了预测误差。本方法首次将特征提取模块和双向循环预测模块实现了有机融合,并运用到水质预测领域。
搜索关键词: 一种 基于 混合 神经网络 河流 浓度 预测 方法
【主权项】:
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