一种基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法技术

本发明专利技术涉及城一种基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，包括步骤1：构建易测变量样本数据集；步骤2：构建卷积层，将易测变量代入卷积函数进行处理，卷积函数对其输出数据应用一个非线性激活函数；步骤3：设置自注意力机制函数，对数据进行降噪；步骤4：构建基于卷积函数和自注意力机制函数的长短期记忆神经网络模型，得到测量模型；步骤5：通过自适应贝叶斯优化策略，对测量模型的模型参数进行调节和优化，获得最优检测模型；步骤6：获取最终出水氨氮浓度。与现有技术相比，本发明专利技术在成本、噪声抑制、泛化能力、实时响应和检测精度方面具有显著优势，为城市污水处理领域提供了更为高效和可靠的氨氮浓度测量方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市污水处理检测，具体的涉及一种基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法。

技术介绍

1、城市水体富营养化问题，主要由氮磷污染物引起，这一问题已引起广泛关注。为了应对这一挑战，我国对城市污水处理中氮磷排放的要求日益严格，监管标准也在不断提高。城市污水处理设施不仅要清除有机污染物，还需有效降低氮磷排放，这对于防治水污染、改善城市水环境质量具有重要意义。在这种背景下，准确测量出水水质指标显得尤为重要，它是确保污水处理持续有效、出水水质达标的关键。

2、出水氨氮浓度是衡量城市污水处理效果的重要指标之一，实时精准检测出水氨氮浓度有助于提高污水处理过程的控制性能。传统的出水氨氮浓度测量方法主要包括化学分析法和在线监测仪器。化学分析法涉及将水样送至实验室，通过化学试剂处理和分光光度计等设备进行氨氮浓度的检测，能够提供准确结果，但存在时间延迟、成本高昂和操作复杂的问题。相比之下，在线监测仪器能够实时监测氨氮浓度，但维护成本高，易受干扰，且初始投资大。这些传统的测量方法在实际应用中面临诸多挑战，促使研究人员探索更高效、经济的替代方案。...

【技术保护点】

1.一种基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于：在步骤1中，所述易测变量包括好氧末段溶解氧、好氧末端总固体悬浮物、出水ph值、出水氧化还原电位、出水硝态氮，所述样本数据集为，收集的出水氨氮浓度数据表示为，为第i个出水氨氮浓度点，n表示易测变量的样本数量。

3.根据权利要求2所述的基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于：在步骤2中，所述卷积函数为，其中，是第l个卷积层的输出特征在位置，(i,j)为i=0……H-1,j=0……W-...

【技术特征摘要】

1.一种基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于：在步骤1中，所述易测变量包括好氧末段溶解氧、好氧末端总固体悬浮物、出水ph值、出水氧化还原电位、出水硝态氮，所述样本数据集为，收集的出水氨氮浓度数据表示为，为第i个出水氨氮浓度点，n表示易测变量的样本数量。

3.根据权利要求2所述的基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于：在步骤2中，所述卷积函数为，其中，是第l个卷积层的输出特征在位置，(i,j)为i=0……h-1,j=0……w-1 的值，所有的构成了一组形状为h×w×c的特征图，其中h和w分别代表通道的高度和宽度，c代表通道数，表示激活函数，是第l层的卷积核中位置 u,v的权重，, m和n分别是卷积核的高度和宽度，为卷积核对应元素覆盖输入矩阵部分，覆盖面积为，是第层的偏置项。

4.根据权利要求3所述的基于卷积层和自注意力机制的出水氨氮浓度测量方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：权利敏，张勇，穆国庆，赵景波，张民，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：