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申请/专利权人：中电建生态环境集团有限公司
摘要：本发明提供一种基于CEEMDAN分解与PSO优化BiLSTM的厌氧消化过程多目标预测方法及系统，属于厌氧消化产物预测领域。为解决厌氧消化过程混合建模时仅能对单一目标预测，无法实现对多目标的同步预测，且由于厌氧消化过程的复杂性和非线性，难以获取单一目标准确预测的问题。本发明借助CEEMDAN‑SSA算法来处理非平稳信号，随后借助PSO算法优化BiLSTM中超参数，通过不断训练得到的最优的模型，最后将处理后的平稳的信号输入混合模型中来进行最终的预测。本发明能够进行预测多目标的同步预测，对厌氧消化性能以及后续纯化有重要的指导意义；有效降低过拟合风险，提高预测准确性和鲁棒性，具有广泛的应用价值。
主权项：1.一种基于CEEMDAN分解与PSO优化BiLSTM的厌氧消化过程多目标预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、收集并预处理厌氧消化各产物产量的非平稳和非线性时间序列数据，包括数据收集、数据预处理和数据划分；S200、利用CEEMDAN-SSA算法对S100预处理后的数据进行分解，提取多个内在模态函数IMFs和一个残差项，再将得到含噪声最大的IMF1输入至SSA进行降噪处理；S300、采用粒子群优化算法优化BiLSTM网络的结构参数，包括设计一个双向长短期记忆网络，使用粒子群优化算法对其参数进行优化，所述参数包括学习率α、网络层数L和每层的神经元数量Nl，以达到预测准确性的最大化；S400、将CEEMDAN-SSA提取的特征作为BiLSTM网络的输入，进行各产物产量的预测，使用误差函数E最小化网络参数，将各模态分量得到的预测值进行相加，得到对应的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电建生态环境集团有限公司 一种基于CEEMDAN分解与PSO优化BiLSTM的厌氧消化过程多目标预测方法及系统
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