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申请/专利权人：贵州大学;贵州省地质矿产勘查开发局114地质大队
摘要：本发明公开了基于深度学习的岩溶区地下水集中排泄点污染预测方法，其包括：S1、获取目标区域三个月以上时间内每小时降水量、排泄点流量及污染物浓度数据作为样本数据；S2、对采集的样本数据进行缺失值检查填充，然后对数据进行归一化处理；S3、将数据拆分为训练集和测试集；S4、搭建LSTM神经网络，使用GridSearch进行超参数调整；S5、对数据进行逆归一化，用测试集测试数据，以RMSE和MAE函数评估模型；S6、利用构建的LSTM模型，基于当前一时间范围的降雨量预测未来一时间范围的排泄点流量和污染物浓度。本方法可以实现岩溶污染区地下水集中排泄点污染指数的预测，能对地下水排泄点的时序数据进行有效预测。
主权项：1.基于深度学习的岩溶区地下水集中排泄点污染预测方法，其特征在于，包括：S1、获取目标区域三个月以上时间内每小时降水量、排泄点流量及污染物浓度数据作为样本数据；S2、对采集的样本数据进行缺失值检查填充，然后对数据进行归一化处理；S3、将数据拆分为训练集和测试集；S4、搭建LSTM神经网络，基于训练集数据使用GridSearch进行超参数调整；S5、对数据进行逆归一化，然后用测试集测试数据，以RMSE和MAE函数评估模型，评估合格则转入下一步，评估不合格则返回S4进行超参数调整；S6、利用构建的LSTM模型，基于当前一时间范围的降雨量预测未来一时间范围的排泄点流量和污染物浓度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 贵州省地质矿产勘查开发局114地质大队 基于深度学习的岩溶区地下水集中排泄点污染预测方法
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