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水中污染物极值预测方法和装置、电子设备及存储介质 

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申请/专利权人:航科广软(广州)数字科技有限公司

摘要:本申请公开了一种水中污染物极值预测方法和装置、电子设备及存储介质,可广泛应用于水质处理技术领域。本申请方法通过构建包含门控循环单元和序列生成单元的预设神经网络模型,并通过包括历史水质指标数据的待训练数据集进行模型训练,从而使得训练好的预设神经网络模型在对当前水质指标数据进行预测时,可以将高污染物浓度的点预测出来,进而可以提高预测准确度,并无需依赖大型计算机进行数据处理,有效降低预测成本。

主权项:1.一种水中污染物极值预测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:获取待训练数据集,所述待训练数据集包括历史水质指标数据,所述历史水质指标数据包括自变量和因变量;构建预设神经网络模型,所述预设神经网络模型包括门控循环单元和序列生成单元;通过所述待训练数据集对所述预设神经网络模型进行训练;获取当前水质指标数据;将所述当前水质指标数据输入训练后的所述预设神经网络模型,预测得到水中污染物极值。

全文数据:

权利要求:

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