[发明专利]基于量子粒子群优化的CNN-LSTM水质预测方法在审
| 申请号： | 202210532824.8 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114896885A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 李正权;张铭玮;方志豪;马可 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 吕永芳 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于量子粒子群优化的CNN‑LSTM水质预测方法，属于水质预测领域。本发明的水质预测方法，构建基于CNN‑LSTM混合神经网络的水质预测模型，并采用量子粒子群算法对水质预测模型进行超参数寻优后再对预测模型进行训练，可以基于不同环境下的水质数据，寻找对应环境下的最优预测模型参数，因此无论环境因素如何影响水质状态，本发明的水质预测模型都能够保证预测模型参数最优，从而有效地提升了水质预测精度；且本发明避免了重复训练模型的过程，减少了在不同水质样本中进行水质预测的工作量，大大提高了水质预测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 子粒 子群 优化 cnn lstm 水质 预测 方法 | ||
【主权项】：
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