[发明专利]一种基于WSFA-AFE的ILSTM神经网络的出水BOD浓度预测方法在审
| 申请号： | 202310023342.4 | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN116306803A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 乔俊飞;杨爽;李文静 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于WSFA‑AFE的ILSTM神经网络的出水BOD浓度预测方法涉及人工智能领域。本发明针对神经网络进行出水BOD多元时间序列预测时，输入的特征变量及输入历史步长难以确定的问题，提出了一种WSFA‑AFE方法。其能够自适应地提取多元时间序列中的动态特征变量，使得神经网络对出水BOD浓度进行更好得预测。本文针对标准LSTM神经网络结构参数众多，训练过程耗时长的问题，提出了一种ILSTM神经网络。通过简化结构方程中的递归项权值，减少了网络中所需训练参数的数目，并且通过参数更新算法加快收敛速度。本发明根据污水处理过程采集的数据实现了未来时刻污水出水BOD浓度的高效、准确、低成本预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 wsfa afe ilstm 神经网络 出水 bod 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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