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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于改进DE与注意力机制的LSTM污水水质预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117291069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311148279.3，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于改进DE与注意力机制的LSTM污水水质预测方法是由任健;周红标;秦源汇;杨丹;刘帅祥;徐浩渊设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DE与注意力机制的LSTM污水水质预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进DE与注意力机制的LSTM污水水质预测方法，包括以下步骤：1）对污水处理厂重要特征数据集进行预处理；2）构建并初始化ATT‑LSTM水质预测模型；3）利用ADE优化所述ATT‑LSTM水质预测模型的超参数，得到最优超参数ADE‑ATT‑LSTM水质预测模型；4）基于预处理后的数据，构建训练集、测试集以训练所述最优超参数ADE‑ATT‑LSTM水质预测模型；5）将采集的数据输入到训练好的ADE‑ATT‑LSTM水质预测模型，得到DO预测结果。本发明的水质预测模型能够保证预测模型参数最优，从而有效地提升了水质预测精度；且本发明通过ADE与ATT和LSTM模型相结合，大大提高了水质预测模型的计算效率。

本发明授权一种基于改进DE与注意力机制的LSTM污水水质预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DE与注意力机制的LSTM污水水质预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对污水处理厂重要特征数据集进行预处理，所述特征数据集包括当前时刻的pH、电导率、水温、浊度、高锰酸钾、总磷、氨氮、总氮以及前些时刻的溶解氧DO历史数据；步骤2：构建并初始化ATT-LSTM水质预测模型，所述ATT-LSTM水质预测模型为基于注意力机制ATT的长短期记忆LSTM神经网络模型；步骤3：基于预处理后的数据，利用改进差分进化算法ADE优化所述ATT-LSTM水质预测模型的超参数，得到最优超参数ADE-ATT-LSTM水质预测模型；S31：ATT-LSTM水质预测模型的隐藏层神经元数量和学习率被选作ADE算法的优化参数，确定待优化参数的优化范围，随机初始化种群P；S32：计算ADE算法中每个个体的适应度值： 其中，p为样本数，yp为样本的真实值，为预测值；S33：将整个种群P随机分为探索子种群P1、开发子种群P2和平衡子种群P3，并自适应选择突变策略；1探索子种群P1探索子种群P1采用DErand2作为突变策略；使用两个随机差分向量对目标个体进行干扰，突变策略如下：“DErand2”：Vi,G＝Xr1,G+F×Xr2,G-Xr3,G+F×Xr4,G-Xr5,G其中，Vi,G为当前种群中的个体Xi,G利用变异策略生成一个突变向量，r1、r2、r3、r4、r5分别表示[1,N]范围内随机生成的互斥整数，F∈[0,1]为变异因子；2开发子种群P2开发子种群P2采用DEbest2作为突变策略，在当前种群的最优个体附近搜索，突变策略如下：“DEbest2”：Vi,G＝Xbest,G+F×Xr2,G-Xr3,G+F×Xr4,G-Xr5,G其中，Xbest,G为第G代种群中适应度值最佳的个体向量；3平衡子种群P3对于平衡子种群P3，根据个体适应度值的大小，将当前迭代到第G代的种群划分为优秀种群和普通种群，改进的差分进化算法的变异策略中，Xr1,G,Xr2,G,Xr4,G从优秀种群中随机选择，Xr3,G和Xr5,G从普通种群中随机选择，自适应突变策略选择如下： 其中，优秀种群规模占全部种群规模的比例设置为0.4，QG为在上式两种变异策略中被选择的概率，计算如下： S34：进入突变阶段，根据相应的突变策略和自适应变异因子F执行相应的粒子突变方法；S35：进入变异阶段，根据自适应交叉概率Cr执行相应的粒子变异方法；S36：计算个体的适应度值，确定3个子种群里的最优值，并将3个子种群合并；S37：判断是否满足终止迭代的条件；如果迭代次数达到最大值，则返回模型的最优超参数；否则，重复S33继续执行，直到满足终止条件；步骤4：基于预处理后的数据，构建训练集、测试集以训练所述最优超参数ADE-ATT-LSTM水质预测模型；步骤5：将收集到的数据集，包括当前时刻的pH、电导率、水温、浊度、高锰酸钾、总磷、氨氮、总氮以及前些时刻的溶解氧历史数据，输入到训练好的ADE-ATT-LSTM水质预测模型，得到未来DO值预测结果。

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