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申请/专利权人：河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心)
摘要：本发明提出基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统，该方法包括从多个数据源获取再生水水质相关数据，通过特征选择和数据预处理，构建深度学习模型进行水质预测；从工厂排污口、再生水处理设备和处理完成的再生水样本中获取多维数据组，并通过计算互信息选择出影响水质预测的特征数据组；对特征数据组进行异常值处理和归一化处理，以训练深度学习模型；使用训练好的模型进行水质预测；该方法能够高效、准确地预测再生水水质，为水资源管理和保护提供有力支持。
主权项：1.基于深度学习算法的再生水水质预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，从工厂排污口、再生水处理设备和处理完成的再生水样本中分别获取再生水的污水水质原始数据、水质净化处理数据、以及再生水水质检测数据，组成多维数据组，并从所述多维数组中选择出影响水质预测的特征数据组；步骤S2，将所述特征数据组的数据进行预处理，所述预处理包括异常值处理和归一化处理，利用预处理后的特征数据组训练深度学习模型得到模型参数；步骤S3，使用训练好的模型得到再生水的水质预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心) 基于深度学习算法的再生水水质预测方法和系统
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