[发明专利]基于改进的LSTM-seq2seq模型的河流突发水污染事故水质预测方法有效
| 申请号： | 202011600080.6 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112633584B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李强;王永桂;张雅新 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 王佩 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于改进的seq2seq和长短期记忆网络的河流突发水污染事故水质预测方法，包括：通过seq2seq模型架构的编码器提取水质数据、水文数据的时间特征，通过多层感知机人工神经网络提取污染事故发生河段和下游河段的空间特征；拼接时间特征和空间特征来更新隐含状态向量，解码器输出对下游河段的连续水质预测序列数据，从而构建ensemble‑seq2seq模型并进行训练；基于ensemble‑seq2seq模型预测下游河段的连续水质序列数据。本发明解决了传统预测模型无法同时考虑时间和空间特征且只能预测单个时间点的问题，解决了河流突发水污染事故发生后对下游的水质进行预测的问题，提升了水质综合预测性能，相比较于传统预测模型有着更好的逼近精度、泛化能力，便于下游采取相应处置措施。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 lstm seq2seq 模型 河流 突发 水污染 事故 水质 预测 方法 | ||
【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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