龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于数据增强与深度学习的污水化学需氧量软测量方法，包括：采集污水处理过程的出水化学需氧量及相关变量数据；利用基于注意力机制的自适应加权生成对抗网络，对缺失的水质数据进行重构，实现数据的有效增强；利用逐次变分模态分解对出水COD进行分解，以降低出水COD的非线性和非平稳性；通过排列熵对分解后的分量进行复杂性和不确定性的量化分析，并将分量划分为高频分量和低频分量；采用FiLM模型和CatBoost模型分别对高频和低频分量进行软测量建模，并将预测结果求和；通过改进的PID搜索优化算法同步优化FiLM和CatBoost模型的参数。本发明提高了污水处理系统的运行效率和水质监测的准确性。
主权项：1.一种基于数据增强与深度学习的污水化学需氧量软测量方法，其特征在于，包括：采集污水处理过程的出水化学需氧量及污水参数数据；通过相关性分析筛选污水参数得到出水化学需氧量的相关参数数据；利用基于注意力机制的自适应加权生成对抗网络，对缺失的水质数据进行重构，实现数据增强；利用逐次变分模态分解对出水化学需氧量进行分解，得到出水化学需氧量的分量；通过排列熵对分解后的分量进行量化分析，并根据量化分析结果，将分量划分为高频分量和低频分量；通过所述相关参数数据和对应的出水化学需氧量的高频分量数据训练FiLM模型得到FiLM软测量模型，通过所述相关参数数据和对应的出水化学需氧量的低频分量数据训练CatBoost模型得到CatBoost软测量模型；以实测相关参数数据为输入，采用FiLM软测量模型预测出水化学需氧量高频分量，采用CatBoost模型预测出水化学需氧量低频分量，并将各自的输出结果求和，得到化学需氧量的最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于数据增强与深度学习的污水化学需氧量软测量方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号