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申请/专利权人：长江生态环保集团有限公司
摘要：本发明提供了一种基于特征分解重构的城市短期降雨径流污染预测方法，用于城市短期降雨径流污染预测。该方法利用变分模态分解将降雨径流污染预测输入数据时间序列分解为一系列具有良好特征的正交本征模式函数序列，降低原始输入序列的复杂性和非平稳性；采用偏自相关函数确定每个正交本征莫斯函数序列的输入变量，提高输出数据的频率分辨率；最后，利用改进粒子群优化算法对深度信念网络的模型参数进行优化，确保模型预测结果能够反映真实的城市短期径流污染变化过程。
主权项：1.一种基于特征分解重构的城市短期降雨径流污染预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，收集典型城市的多源降雨径流污染数据，确定降雨径流污染预测的输入和输出数据，并利用pauta标准对输入数据和输出数据进行预处理；步骤2，利用深度信念网络构建城市短期降雨径流污染预测模型，并采用变分模态分解方法对降雨径流污染预测输入数据进行特征分解与重构，将重构后的降雨径流污染预测输入数据输入到城市短期降雨径流污染预测模型中，预测得到城市在短期降雨之后的径流污染状况；步骤3，设置城市短期降雨径流污染预测模型的初始参数和预测性能评估指标，选取典型城市实际的降雨径流污染观测数据，对城市短期降雨径流污染预测模型进行训练和测试，利用改进粒子群优化算法对城市短期降雨径流污染预测模型的初始参数进行更新和优化，选取降雨径流污染预测性能最好的参数组合作为城市短期降雨径流污染预测模型的参数基；步骤4，利用深度信念网络构建城市短期降雨径流污染预测基准模型，选取不同城市的降雨径流污染真实观测数据，分别利用城市短期降雨径流污染预测模型和城市短期降雨径流污染预测基准模型预测得到不同城市不同降雨条件下的降雨径流污染情况，计算得到两个城市短期降雨径流污染预测模型的性能评估指标，对城市短期降雨径流污染预测模型的预测性能进行评估与分析。
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百度查询： 长江生态环保集团有限公司 一种基于特征分解重构的城市短期降雨径流污染预测方法
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