公开(公告)号：CN118313414B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202410439091.2

申请日：2024-04-12

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 庞中华 ,  黄治达 ,  杨斌 ,  郭海彬 ,  高胜男

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出的基于动态LSTM神经网络的污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括：预处理污水厂生化池进出水数据；创建动态LSTM神经网络模型，设计门权重动态调整算法，动态调整模型输入门和遗忘门的权重配比，实现污水厂输出指标的精准预测，缩减预测时间，减少污水处理成本；初始化动态神经网络模型并设定模型训练参数，调用粒子群算法对门权重动态调整算法的超参数进行寻优，基于随机梯度下降法进行模型训练直至损失函数的曲线收敛；调用预处理好的测试数据集作为模型输入，得到标准化处理输出的预测结果，根据预设的目标变量计算预测结果的准确率，为增加或者减少曝气量或投药量提供指导。

公开(公告)号：CN118313414A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410439091.2

申请日：2024-04-12

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 庞中华 ,  黄治达 ,  杨斌 ,  郭海彬 ,  高胜男

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出的基于动态LSTM神经网络的污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品，涉及数据处理技术领域。该方法包括：预处理污水厂生化池进出水数据；创建动态LSTM神经网络模型，设计门权重动态调整算法，动态调整模型输入门和遗忘门的权重配比，实现污水厂输出指标的精准预测，缩减预测时间，减少污水处理成本；初始化动态神经网络模型并设定模型训练参数，调用粒子群算法对门权重动态调整算法的超参数进行寻优，基于随机梯度下降法进行模型训练直至损失函数的曲线收敛；调用预处理好的测试数据集作为模型输入，得到标准化处理输出的预测结果，根据预设的目标变量计算预测结果的准确率，为增加或者减少曝气量或投药量提供指导。