【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污水检测，尤其是一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量方法、装置及设备。
技术介绍
1、随着社会和工业的发展，污水处理已经成为了一个重要的环境保护课题。
2、污水处理过程受到多种环境因素的影响，体现出时序性、非线性等多种特性，传统的单一模型污水软测量方法难以实现精确的测量。同时，污水处理过程中所应用的传统监测仪器使用化学和电化学测量技术，难以同时满足高精度、实时性和智能化的要求。因此，亟需一种能够实现实时、准确实现污水处理过程中水质参数软测量方法及设备。
3、本专利技术提出了一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量方法、装置及设备。本专利技术建立了一种集成深度学习模型，使用stl分解分析污水处理过程水质数据的时序特性，利用时序卷积网络学习趋势和季节特性，使用完全自适应噪声集合经验模态分解残差分量，利用门控神经网络预测非线性数据的能力，并在使用时间序列堆叠方法学习残差分量。本专利技术提出的方法有效分析了污水数据中的时序特性，提高了预测精度，解决了现有污水测量仪器中实时性低、操作复杂、耗材消耗
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量方法，其特征在于，所述步骤S40包括以下步骤：
3.一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量装置，其特征在于，包括：
4.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1或2所述的方法。
5.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，计算机程序被处理器执行时能够...
【技术特征摘要】
1.一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量方法，其特征在于，所述步骤s40包括以下步骤：
3.一种基于集成深度学习的污水处理过程水质软测量装置，其特征在于，包括：
4.一种...
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