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公开(公告)号：CN114707692A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210129285.3
申请日：2022-02-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于混合神经网络的湿地出水氨氮浓度预测方法及系统，该方法包括：对获取的人工湿地进出水断面的水质环境数据进行主成分分析及移动平均处理，得到输入数据；所述水质环境数据的指标不少于8个；采用输入数据构建训练集和测试集，采用BP神经网络构建预测模型；采用遗传算法对BP神经网络的权职和阈值进行优化，得到优化的权值和阈值，再将优化好的权值和阈值带入神经网络中，完成对神经网络的优化，得到优化好的模型；对已优化好的模型，采用LM算法进行训练，得到最佳水质参数预测模型；利用测试集对待预测的人工湿地氨氮浓度进行预测。采用本发明的技术方案，提高模型的鲁棒性和泛化能力，提高了出水氨氮浓度预测的精准度。
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