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申请/专利权人：浙江建木智能系统有限公司
摘要：本发明公开了基于自注意力的MSDBA‑LSTM污染物浓度预测方法，包括获取初始监测数据，构建MSDBA算法，对初始监测数据进行特征提取，输出为LSTM记忆信息，将LSTM记忆信息输入至自注意力机制，得到注意力值，构建基于自注意力机制的MSDBA‑LSTM污染物浓度预测模型，通过模拟猎物防御机制，增强BA算法的全局搜索与局部开发能力，引入基于自注意力机制的LSTM网络，为LSTM网络隐藏状态动态分配权重，强化关键特征影响，精准建模污染物浓度监测与影响因素间的非线性时序关系，提升预测准确性，结合MSDBA算法与基于自注意力机制的LSTM网络，构建基于自注意力的MSDBA‑LSTM污染物浓度预测模型，自动优化LSTM网络的超参数，减少人工干预，提升预测精度与效率，降低模型构建的不确定性。
主权项：1.基于自注意力的MSDBA-LSTM污染物浓度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取初始监测数据；步骤S2，构建MSDBA算法；步骤S3，对初始监测数据进行特征提取，根据LSTM模型的内部激活函数对初始监测数据进行非线性变换并学习不同特征间的关系，输出为LSTM记忆信息；步骤S4，将LSTM记忆信息输入至自注意力机制，构建基于自注意力机制的LSTM网络，分别计算LSTM记忆信息的Query值、Key值和Value值并计算Query值和Key值的相似度和注意力权重，求和得到注意力值，将注意力值映射为预测值并输出；步骤S5，构建基于自注意力机制的MSDBA-LSTM污染物浓度预测模型。
全文数据：
权利要求：
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