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申请/专利权人：长江生态环保集团有限公司
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297218A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/26;G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084;G06F113/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供了一种基于长短期记忆阶跃序列的降雨径流污染预测方法，属于城市降雨径流污染预测方法领域，选取降雨径流污染预测的主要影响因子及决策变量，并对数据进行预处理，确保数据质量满足降雨径流污染预测的精度要求。构建降雨径流污染序列阶跃预测框架，该框架包含m个模型，用于实现m步降雨径流污染预测。选取网络单元参数并确定降雨径流污染预测模型预测性能评估指标，对降雨径流污染序列阶跃预测框架进行训练，确保该框架能够准确模拟降雨径流污染产生过程。构建双层降雨径流污染预测框架，并与降雨径流污染序列阶跃预测框架的预测性能进行比较。
主权项：1.一种基于长短期记忆阶跃序列的降雨径流污染预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，准备降雨径流污染预测输入数据和输出数据，对数据进行预处理；步骤2，构建基于长短期记忆阶跃序列的降雨径流污染模型，对城市降雨径流污染进行预测；步骤3，对模型进行训练和测试，对模型参数进行设置，确保模型能够对降雨径流污染物进行准确模拟；步骤4，对降雨径流污染物进行模拟，对模型的预测性能进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江生态环保集团有限公司 一种基于长短期记忆阶跃序列的降雨径流污染预测方法
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