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龙图腾网恭喜华南师范大学申请的专利基于自动寻优算法与深度学习的废水处理监控方法及系统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：CN114944203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210508224.8，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于自动寻优算法与深度学习的废水处理监控方法及系统是由黄明智;李峻朗;李小勇;牛国强;易晓辉设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动寻优算法与深度学习的废水处理监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自动寻优算法与深度学习的厌氧废水处理智能监控方法，包括：S100、选取污水处理厂厌氧处理单元的历史检测数据，所述历史检测数据包括输入变量及输出变量，并且将所述历史检测数据重组数据集；S200、利用树状结构Parzen估计方法，对双向门控循环单元模型的超参数进行自动寻优，再利用所述最优超参数输入所述双向门控循环单元模型进行训练得到最优模型；S300、将所述测试数据集输入训练好的所述双向门控循环单元模型，得到所述输出变量的点预测结果；S400、将所述输出变量的点预测结果输入训练好的所述高斯过程回归GPR模型。其中的装置包括存储器和处理器，该处理器在执行储存在存储器的指令时实施所述方法。

本发明授权基于自动寻优算法与深度学习的废水处理监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自动寻优算法与深度学习的厌氧废水处理智能监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100、选取污水处理厂厌氧处理单元的历史检测数据，所述历史检测数据包括输入变量及输出变量，并且将所述历史检测数据重组数据集，所述数据集划分训练数据集及测试数据集，然后对所述训练数据集及测试数据集进行数据预处理；S200、构建自动寻优的双向门控循环单元模型，将所述训练数据集输入所述双向门控循环单元模型进行训练，利用树状结构Parzen估计方法，对所述双向门控循环单元模型的超参数进行自动寻优，得到最优超参数，再利用所述最优超参数输入所述双向门控循环单元模型进行训练得到最优模型；S300、将所述测试数据集输入训练好的所述双向门控循环单元模型，得到所述输出变量的点预测结果；S400、构建高斯过程回归GPR模型，将所述输出变量的点预测结果输入训练好的所述高斯过程回归GPR模型，得到所述输出变量的点预测结果对应的概率分布函数，并基于所述概率分布函数确定输出变量各点预测结果对应的预测区间及概率预测；其中，所述输入变量包括进入废水的水体中的COD、pH值、挥发性脂肪酸浓度值、有机物负荷含量及碱度，所述输出变量包括流出废水的水体中的COD及产气量。

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