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申请/专利权人：重庆大学;中国科学院重庆绿色智能技术研究院

摘要：本发明涉及水污染防治技术领域，具体为一种基于神经网络的水污染决策方法及系统，该方法，包括以下内容：获取当前水质数据；调用预设的水质预测模型，水质预测模型基于LSTM和马尔可夫链构建；水质预测模型根据当前水质数据进行预测生成LSTM预测结果，并根据马尔可夫链对LSTM预测结果进行修正输出水质预测趋势。采用本方案，能够解决现有技术中使用神经网络算法进行水质预测所存在的准确性较低的技术问题。

主权项：1.基于神经网络的水污染决策方法，其特征在于，包括以下内容：获取当前水质数据；调用预设的水质预测模型，水质预测模型基于LSTM和马尔可夫链构建；水质预测模型根据当前水质数据进行预测生成LSTM预测结果，并根据马尔可夫链对LSTM预测结果进行修正输出水质预测趋势；基于神经网络的水污染决策方法，使用基于神经网络的水污染决策系统；基于神经网络的水污染决策系统，包括水污染防治大数据智能分析及决策平台，以及智能算法平台；水污染防治大数据智能分析及决策平台包括配置模块、若干应用模块、可视化组件以及应用接口层；智能算法平台包括算法封装和统一算法接口服务层；所使用的算法包括不同压力源与水质相关关系大数据算法、多源异构数据知识特征提取与融合算法、小流域水污染决策自学习算法；通过应用接口层和统一算法接口服务层实现算法与应用的对接；统一算法接口服务层包括算法参数配置接口、情况配置接口、算法驱动接口和算法结果消息接口；算法参数配置接口：实现基础算法、三个应用算法的基本技术参数配置功能；通过基于httphttps协议的web服务发布接口；为水污染防治大数据智能分析及决策平台的配置模块所调用；情况配置接口：实现基于深度神经网络的小流域水污染决策自学习算法、压力源与水质关系模型算法、压力源与水质多源异构数据知识特征提取与融合算法的情况配置参数基本配置功能；通过基于httphttps协议的web服务发布接口；为水污染防治大数据智能分析及决策平台的配置模块所调用；算法驱动接口是接口层的核心接口，实现与算法之间的特性数据与参数的对接，包含：基于深度神经网络的小流域水污染自学习算法驱动接口、水质与压力源的关系模型算法驱动接口、水质与压力源的关系模型算法驱动接口，接口功能要求如下：实现三个应用算法的任务驱动发起调用，是应用系统调用算法执行的入口；通过基于httphttps协议的web服务发布接口；为水污染防治大数据智能分析及决策平台的算法调用接口所调用；算法结果消息接口：算法计算完成后，将计算结果消息返回给所调用的应用模块；该接口为调用口；该接口回调水污染防治大数据智能分析及决策平台的决策分析业务模块通过结果响应接口完成任务消息的传递；应用接口层包括通用web调用接口、算法调用接口和结果响应接口；通用web调用接口：采用通用的httphttps协议实现通过web服务的调用；该接口为调用接口；如调用算法参数配置接口和情景配置接口；算法调用接口：该接口调用算法平台的算法驱动接口，是应用系统调用算法执行的入口；该接口为调用接口；结果响应接口：算法运算任务完成后，接收算法平台返回的消息，并将状态标识写入数据库；通过基于httphttps协议的web服务发布接口；为算法平台的算法结果消息接口所调用；应用接口层和统一算法接口服务层采用统一的规范进行建设；算法与平台的对接采用算法与平台分离的方式；在算法服务器上建立监听进程，平台通过进程的远程访问调用算法；平台与算法服务器之间采用http超文本传输协议，利用HTTP中的GET与POST请求方法完成系统平台和算法服务器的信息交流；应用时，配置模块用于通过通用web调用接口进行参数配置和情景配置，应用模块用于通过算法调用接口调用所需算法进行分析，并通过结果响应接口传输分析结果，通过可视化组件对分析结果进行显示。

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百度查询： 重庆大学 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 基于神经网络的水污染决策方法及系统