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龙图腾网恭喜中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利基于双向长短时记忆神经网络的出水浓度预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120013020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510480466.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于双向长短时记忆神经网络的出水浓度预测方法及装置是由申屠华斌;魏俊;朱亮;赵冬泉;杨浩铭;高红旗;周永潮设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向长短时记忆神经网络的出水浓度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双向长短时记忆神经网络的出水浓度预测方法及装置，涉及浓度预测技术领域，包括：获取污水处理厂进水的水质参数；基于预先设置的时间序列对水质参数进行预处理得到目标水质参数；基于目标水质参数提取不同时间戳下的卷积特征向量；将卷积特征向量输入至预先构建的双向长短时记忆神经网络中，输出出水浓度。该方式中，对出水浓度进行准确预测，进而保证了污水处理厂对污水处理工艺的准确调控使得出水浓度达到环境相关标准。

本发明授权基于双向长短时记忆神经网络的出水浓度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双向长短时记忆神经网络的出水浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取污水处理厂进水的水质参数； 基于预先设置的时间序列对所述水质参数进行预处理得到目标水质参数； 基于所述目标水质参数提取不同时间戳下的卷积特征向量； 将所述卷积特征向量输入至预先构建的双向长短时记忆神经网络中，输出出水浓度； 所述基于所述目标水质参数提取不同时间戳下的卷积特征向量，包括： 对所述目标水质参数进行归一化处理得到归一化矩阵； 利用卷积神经网络基于所述归一化矩阵进行卷积计算提取不同时间戳下的卷积特征向量；所述卷积神经网络包括第一卷积层和第二卷积层，所述第一卷积层包括24个滤波器，所述第二卷积层包括48个滤波器； 所述利用卷积神经网络基于所述归一化矩阵进行卷积计算提取不同时间戳下的卷积特征向量，包括： 基于所述第一卷积层进行卷积计算得到第一输出矩阵； 将所述第一输出矩阵输入至所述第二卷积层进行卷积计算得到第二输出矩阵；所述第二输出矩阵为对在目标时间戳下输出的第二初始输出矩阵进行编码后得到； 将所述第二输出矩阵作为所述卷积特征向量； 所述将所述卷积特征向量输入至预先构建的双向长短时记忆神经网络中，输出出水浓度，包括： 基于所述卷积特征向量通过所述双向长短时记忆神经网络计算前向神经网络和后向神经网络，得到前向神经网络输出值和后向神经网络输出值； 基于所述前向神经网络输出值、所述后向神经网络输出值、目标时间戳的权重和所述目标时间戳的偏置向量确定出水浓度； 所述基于所述前向神经网络输出值、所述后向神经网络输出值、目标时间戳的权重和所述目标时间戳的偏置向量确定出水浓度，包括： 对所述前向神经网络输出值和所述后向神经网络输出值进行加权平均处理得到输出向量； 基于所述输出向量、所述目标时间戳的权重和所述目标时间戳的偏置向量通过以下算式确定出水浓度：； 其中，表示所述目标时间戳的权重，表示所述目标时间戳的偏置向量，； 其中，表示一个全连接层，，表示另一个全连接层，JQr q表示所述输出向量。

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