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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118313414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410439091.2，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品是由庞中华;黄治达;杨斌;郭海彬;高胜男设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：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。

本发明授权污水处理出水COD预测方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种污水处理出水COD预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建动态LSTM神经网络；所述动态LSTM神经网络是对LSTM神经网络进行门权重动态调整操作后得到的神经网络；将构建好的动态LSTM神经网络作为出水指标预测模型；获取待预测污水厂数据，并将待预测污水厂数据输入至所述出水指标预测模型，得到出水指标预测结果；构建动态LSTM神经网络，具体包括：获取LSTM神经网络；所述LSTM神经网络包括输入门、输出门和遗忘门；构建训练数据集；为初始化的动态LSTM神经网络的输入门和遗忘门均赋予一个动态权值，初始化动态LSTM神经网络的超参数f,m,L；采用粒子群优化算法对初始化的LSTM神经网络中的超参数f,m,L进行寻优，得到最优超参数；将最优超参数给到初始化的动态LSTM神经网络得到未训练动态LSTM神经网络；采用所述训练数据集训练所述未训练动态LSTM神经网络，得到训练好的动态LSTM神经网络，即得到所述动态LSTM神经网络； W1＝m+L×p；式中，q[l]代表一个7维的激活参数，p代表一个1维的输入变化权重参数，c[l]表示为对k-1时刻的输入与k时刻的输入差值占k-1时刻输入的比重矩阵，W1代表输入门加权值，l代表维度。

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