[发明专利]一种融合了注意力机制的CNN-GRU水质预测方法在审
| 申请号： | 202011013605.6 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112116080A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 王宁;周晓磊;胡衍坤;刘枢;姜秋俚;张楠;梁操;王继娜 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合了注意力机制的CNN‑GRU水质预测方法。该方法首先对污染物浓度、河流水流速和水流量数据进行清洗以及归一化处理，然后将数据构造成向量形式输入到CNN模型中进行特征提取，经过CNN模型提取出的特征向量将作为GRU网络的输入进行模型的训练，同时在训练模型的过程中融合了Attention机制进行模型参数的优化，最后使用训练好的模型进行河流水质的短期预测。该方法充分融合了CNN模型强大的特征提取能力、GRU网络结构简单易收敛以及Attention机制突出重要特征，提高模型准确率的特性。本发明方法通过具体实验验证了方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 注意力 机制 cnn gru 水质 预测 方法 | ||
【主权项】：
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