一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法技术

本发明专利技术涉及水处理技术领域，公开了一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法，包括以下步骤：S1、训练生成器网络和判别器网络的GAN模型，其中生成器网络生成符合实际数据分布的合成数据，判别器网络评估合成数据的真实性；S2、将生成的合成数据与真实数据按比例混合，构建用于训练BP神经网络的数据集；S3、利用深度自组织神经网络对数据进行特征提取和降维处理，以减少数据维度和提高模型效率。通过训练生成器网络和判别器网络的GAN模型，生成符合实际数据分布的合成数据，解决了数据分布不均匀的问题，以及引入自适应学习率机制，根据模型训练过程中的性能动态调整学习率，并且在BP神经网络中引入残差连接，促进信息流动。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水处理，具体为一种基于gan的自组织bp神经网络出水氨氮预测方法。

技术介绍

1、gan(生成对抗网络)是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，它们相互对抗地学习以生成逼真的数据样本。自组织bp神经网络结合了自组织特征映射(som)和反向传播(bp)神经网络的优点，能够有效地进行无监督学习和监督学习，具有较强的非线性映射能力和自适应性。

2、出水氨氮预测是环境监测和水处理领域的重要问题之一，准确的氨氮预测可以帮助进行水质监测和污染防控。传统的氨氮预测方法通常基于统计学模型或传统的机器学习算法。目前，利用gan的自组织bp神经网络对出水氨氮预测方法在水处理领域得到了广泛应用，主要通过以下步骤实现：1、数据准备：收集和整理历史氨氮数据作为训练集；2、gan训练：使用生成器生成逼真的氨氮数据样本，判别器评估真实性，两者相互对抗地学习；3、自组织bp神经网络构建：将gan生成的数据作为输入，利用自组织bp神经网络进行特征学习和模式识别；4、模型训练：利用监督学习的方式，通过bp算法不断调整神经网络参数，提高氨氮预测的准确性；5、预测与优本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法，其特征在于，所述S1步骤的具体内容为：

3.根据权利要求1所述的一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法，其特征在于，所述S1-4步骤中生成器网络G的损失函数为：

4.根据权利要求2所述的一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法，其特征在于，所述S1-4步骤中判别器网络D的损失函数为：

5.根据权利要求1所述的一种基于GAN的自组织BP神经网络出水氨氮预测方法，其...

【技术特征摘要】

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3.根据权利要求1所述的一种基于gan的自组织bp神经网络出水氨氮预测方法，其特征在于，所述s1-4步骤中生成器网络g的损失函数为：

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5.根据权利要求1所述的一种基于gan的自组织bp神经网络出水氨氮预测方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓军林，吴宁，廖翠平，梁曦，高学山，
申请(专利权)人：北部湾大学，
类型：发明
国别省市：