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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本申请公开了一种水环境水质状态感知与预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能赋能水环境污染防治领域，该方法包括：通过将辅助变量组的实际数据输入至深度自编码器中，得到辅助变量组的实际数据对应的重构数据，根据辅助变量组的实际数据和重构数据确定重构误差，根据重构误差确定学习策略，利用学习策略对模糊神经网络模型进行训练，利用训练好的模糊神经网络模型对辅助变量组的实际数据进行预测，得到预测生化需氧量，本申请提高了生化需氧量的预测精度。
主权项：1.一种水环境水质状态感知与预测方法，其特征在于，所述水环境水质状态感知与预测方法包括：获取水环境监测站的水质状态参数对应的辅助变量组的实际数据；所述辅助变量组包括若干辅助变量；辅助变量为与生化需氧量相关联的水环境状态变量；将所述辅助变量组的实际数据输入至训练好的深度自编码器中，得到所述辅助变量组的实际数据对应的重构数据；根据辅助变量组的实际数据和重构数据确定重构误差；根据所述重构误差确定学习策略；利用所述学习策略，根据样本数据集对模糊神经网络模型进行训练，得到训练好的模糊神经网络模型；所述样本数据集包括辅助变量组的若干样本原始数据以及每一所述样本原始数据对应的样本生化需氧量；将所述辅助变量组的实际数据输入至训练好的模糊神经网络模型中，得到辅助变量组的实际数据对应的预测生化需氧量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种水环境水质状态感知与预测方法、装置、设备及介质
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