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申请/专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司

摘要：本发明提供一种基于LSTM神经网络模型的养殖尾水预测处理方法及系统，其中方法包括：获取养殖尾水的水质监测数据，并对所述水质监测数据进行预处理；所述水质监测数据包括：氨氮、pH、总氮、总磷、COD参数；获取LSTM神经网络模型；将预处理后的所述水质监测数据作为所述LSTM神经网络模型的输入，预测养殖尾水未来多时刻的水质参数值；利用养殖尾水未来多时刻的水质参数值，通过计算机控制模块对所述养殖尾水设备进行在线调控；完成在线调控后，通过采集装置采集养殖尾水的实时数据进行反馈验证。本发明利用LSTM神经网络预测模型对装置中氨氮、pH等参数进行预测，控制水质参数，并通过水质采集装置实时监测，提高出水水质。

主权项：1.一种基于LSTM神经网络模型的养殖尾水预测处理方法，其特征在于，包括：获取养殖尾水的水质监测数据，并对所述水质监测数据进行预处理；所述水质监测数据包括：氨氮、pH、总氮、总磷、COD参数；获取LSTM神经网络模型；将预处理后的所述水质监测数据作为所述LSTM神经网络模型的输入，预测养殖尾水未来多时刻的水质参数值；利用养殖尾水未来多时刻的水质参数值，通过计算机控制模块对养殖尾水设备进行在线调控；完成在线调控后，通过采集装置采集养殖尾水的实时数据进行反馈验证；所述方法还包括：当本地有养殖尾水预测处理相关会议结束时，获取会议对话；基于所述会议对话，确定养殖尾水预测处理经验；基于所述养殖尾水预测处理经验，对LSTM神经网络模型进行补充训练；基于所述会议对话，确定养殖尾水预测处理经验，包括：将所述会议对话按照对话时序进行排序，获得对话序列；从所述对话序列的序列中点向序列两头依次遍历所述会议对话，每次遍历时，获取遍历到的所述会议对话的第一关键词集；获取用于养殖尾水预测处理提问评定的多个第一评定关键词集；将所述第一关键词集与任一所述第一评定关键词集进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的所述第一评定关键词集对应的预设的用于养殖尾水预测处理提问回答评定的多个第二评定关键词集；获取所述对话序列中遍历到的所述会议对话之后预设的第一时间内的所述会议对话的第二关键词集；将所述第二关键词集与任一所述第二评定关键词集进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的所述第二评定关键词集对应的预设的用于养殖尾水预测处理提问回答无分歧评定的多个第三评定关键词集，并获取所述对话序列中匹配符合的所述第二关键词集对应所述会议对话之后预设的第二时间内的所述会议对话的第三关键词集；将所述第三关键词集与任一所述第三评定关键词集进行匹配，若均不匹配符合，获取所述第三关键词集对应所述会议对话的第一对话语义，并获取遍历到的所述会议对话的第二对话语义；基于预设的养殖尾水预测处理经验生成模板，根据所述第一对话语义和所述第二对话语义，第二对话语义作为问题，第一对话语义作为问题解决办法，生成养殖尾水预测处理经验。

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