【技术实现步骤摘要】
本申请属于水污染检测，更具体地，涉及一种基于理论和数据双驱动的氨氮软测量方法。
技术介绍
1、水污染检测技术是保障水质安全的关键防线。它能精确识别污染物种类与浓度，为饮用水安全、生态保护和污染防控提供科学依据。实时监测水质变化，便于及早发现污染风险并采取应对措施，避免健康危害和生态灾难。目前污水处理厂主要通过传统实验室法和在线监测法检测污染物浓度，传统检测方法普遍存在检测周期长、操作复杂、试剂消耗量大等问题，在线监测因受限于监测技术和硬件条件，导致运行维护成本居高不下、检测时效性不足。特别是在应对突发性水污染事件时，现有技术难以实现污染物浓度的快速精准测定，严重制约了应急响应能力。因此，开发一套低成本、高效、准确的水污染检测技术，对于保护人类健康、维护生态系统平衡，以及实现水质快速检测智能化、水务管理智能化具有不可替代的重要性和必要性。
2、随着人工智能的快速发展，机器学习作为人工智能领域中的一种强大的计算方法，由于其在处理复杂、非线性、多维数据中的优越性，目前已经被广泛用于水质的预测。有研究人员利用编码器-解码器时间卷积网...
【技术保护点】
1.一种基于理论和数据双驱动的氨氮软测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，所述待测污染物为氨氮或总氮。
3.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，所述水质参数包括酸碱度、电导率、氧化还原电位和溶解氧浓度。
4.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，将第一预测模型和第二预测模型作为基学习器，采用自主聚合策略构建第三预测模型，具体为：将所述第三预测模型的输入同时输入至所述第一预测模型和第二预测模型，将所述第一预测模型和第二预测模型的输出之和作为第三预测模型的输出。
<...【技术特征摘要】
1.一种基于理论和数据双驱动的氨氮软测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，所述待测污染物为氨氮或总氮。
3.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，所述水质参数包括酸碱度、电导率、氧化还原电位和溶解氧浓度。
4.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，将第一预测模型和第二预测模型作为基学习器，采用自主聚合策略构建第三预测模型，具体为：将所述第三预测模型的输入同时输入至所述第一预测模型和第二预测模型，将所述第一预测模型和第二预测模型的输出之和作为第三预测模型的输出。
5.根据权利要求1所述的氨氮软测量方法，其特征在于，以理论数据中的水质参数作为模型输入，待测污染物的浓度作为...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛娟，舒垚荣，陈锦鹏，李誌林，林晓宇，刘文俊，吴晓晖，昝飞翔，陆谢娟，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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