一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法技术

一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法，涉及人工智能领域，又直接应用于污水处理领域。本发明专利技术利用软测量方法对出水总磷浓度进行多步预测，解决了污水处理过程中出水总磷浓度趋势难以掌握、预测成本高等问题。针对传统多步预测中忽视目标变量与各辅助变量在预测任务中潜在重要性差异的问题，提出了一种基于注意力机制的输入重构机制，提高了预测模型的泛化性能；同时，针对传统多步预测任务划分中仅考虑单一误差评价指标的问题，提出了一种结合了预测误差和形状误差的损失函数用于模型训练，提高了模型的预测精度，促进了污水处理厂的管理运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法，旨在实现污水处理过程中出水总磷浓度的准确多步预测，涉及人工智能领域，又直接应用于污水处理领域。

技术介绍

1、总磷是一项关键的水质指标，过高的总磷浓度可能导致水体富营养化，进而引发藻类过度生长，影响生态系统的健康。在污水处理过程中，出水总磷浓度是否达标是评价污水处理厂出水水质的重要指标之一，这不仅关系到水体的自我修复能力，还影响到周边水体的生态平衡和生物多样性。

2、污水处理过程中的实际情况往往存在复杂的动态变化，单步预测无法全面考虑长期趋势和潜在波动。而多步预测能够提前识别出水总磷浓度的变化趋势，为管理人员提供更长时间段的预警信息。这种方法使得在污水处理过程中面对潜在问题时，可以采取预防措施，而不是在问题发生后再进行调整，从而具有重要意义。为解决这一问题，本专利技术提出了一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法，旨在实现污水处理过程中出水总磷浓度的精准多步预测。

技术实现思路

1、1、本专利技术需要且能够解决的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制的多列神经网络出水...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文静，陈芷倩，乔俊飞，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：