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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开一种水环境水质预测与异常状态溯源方法和装置，包括：步骤S1、获取水环境监测数据；步骤S2、根据水环境监测数据，训练数据驱动的深度信念网络模型；步骤S3、利用训练好的深度信念网络模型作为预测模型对未来不同时间段内的水质状态进行预测；同时通过预测模型敏感性分析，实现水环境水质异常状态的溯源分析。采用本发明的技术方案，解决针对水环境水质预测精度低、水质异常状态回溯困难的问题。
主权项：1.一种水环境水质预测与异常状态溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取水环境监测数据；步骤S2、根据水环境监测数据，训练数据驱动的深度信念网络模型；步骤S3、利用训练好的深度信念网络模型作为预测模型对未来不同时间段内的水质状态进行预测；同时通过预测模型敏感性分析，实现水环境水质异常状态的溯源分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种水环境水质预测与异常状态溯源方法和装置
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