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摘要：本发明公开了一种水质预测模型训练方法、水质预测方法、装置及相关设备，包括：获取历史遥感图像和时序水质参数；将历史遥感图像和时序水质参数输入到初始水质预测模型进行预测，得到第一预测结果，初始水质预测模型包括第一子模型和第二子模型；基于第一预测结果计算损失函数并反向传播，根据反向传播的结果计算梯度，并基于梯度更新模型参数，直到达到预设条件，得到训练好的水质预测模型。采用本发明可提高模型的水质预测准确性。
主权项：1.一种水质预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取历史遥感图像和时序水质参数，所述历史遥感图像为历史采集的待监控水质区域的多分辨率多通道遥感图像，所述时序水质参数为采集到的不同时刻的水质参数；将所述历史遥感图像和所述时序水质参数输入到初始水质预测模型进行预测，得到第一预测结果，所述初始水质预测模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型为用于提取图像模态的遥感特征的神经网络模型，所述第二子模型用于提取时序模态序列特征的编解码器；基于所述第一预测结果计算损失函数并反向传播，根据反向传播的结果计算梯度，并基于所述梯度更新模型参数，直到达到预设条件，得到训练好的水质预测模型。
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百度查询： 湖南工商大学 水质预测模型训练方法、水质预测方法、装置及相关设备
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