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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法，属于污水处理技术领域。该方法将时空注意力机制嵌入Siamese网络中，从而更好地捕获过程变量之间的关系以及时间依赖关系，增强特征的表征能力；针对多模态污水处理过程中的数据不平衡问题，将深度TL机制引入该模型得到TL‑STSFE模型。充分利用源域中充足的过程数据进行模型训练，利用源域预训练模型的知识，有效地将学习到的特征迁移到目标域，具体的，在训练TL‑STSFE模型时，首先以晴天数据进行训练，训练完成后，冻结部分层，再以雨天和暴雨天数据对未冻结层进行训练以对网络参数进行微调。增强泛化能力的同时还解决了数据不平衡的目标领域建模问题。
主权项：1.一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集晴天、雨天和暴雨天污水处理中的辅助变量和对应的BOD5值；步骤2，构建基于时空慢特征的迁移学习软测量模型TL-STSFE；步骤3，基于步骤1采集的污水处理中的辅助变量和对应的BOD5值构建训练集和测试集，并以晴天数据对步骤2构建的软测量模型TL-STSFE进行训练，训练完成后对软测量模型TL-STSFE的部分层进行冻结，再以雨天和暴雨天数据分别对未冻结层进行训练以实现对于网络参数的微调，得到最终训练好的分别用于雨天和暴雨天BOD5值预测的软测量模型TL-STSFE；步骤4，利用步骤3训练好的软测量模型TL-STSFE实现对于不同天气状况下污水BOD5的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法
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