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基于CA-GRU的污水处理厂出水总氮浓度预测研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
吴婧;廖明潮
作者机构:
武汉轻工大学数学与计算机学院
语种:
中文
关键词:
污水;出水总氮浓度预测;混合模型;门控循环单元;卷积神经网络;时间滑动窗口
关键词(英文):
Wastewater;Effluent total nitrogen concentration prediction;Hybrid model;Gated recurrent unit(GRU);Convolutional neural network(CNN);Time sliding window
期刊:
自动化仪表
ISSN:
1000-0380
年:
2024
卷:
45
期:
04
页码:
97-100+105
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
为了精确预测污水处理厂出水总氮浓度,以呼玛县某污水处理厂公开监测的污水出水水质数据为样本进行了研究。提出了一种基于卷积注意-门控循环单元(CA-GRU)网络的混合模型。首先,使用时间滑动窗口,将数据转换成连续的特征图以作...展开更多 为了精确预测污水处理厂出水总氮浓度,以呼玛县某污水处理厂公开监测的污水出水水质数据为样本进行了研究。提出了一种基于卷积注意-门控循环单元(CA-GRU)网络的混合模型。首先,使用时间滑动窗口,将数据转换成连续的特征图以作为输入,并从中提取抽象特征。然后,将这些特征映射到网络模型中。最后,通过门控循环单元(GRU)网络模型获得预测值。试验结果显示,CA-...
摘要(英文):
To accurately predict the total nitrogen concentration of effluent from a wastewater treatment plant,the publicly monitored effluent wastewater quality data from a wastewater treatment plant in Huma county is used as a sample for the study.A convolutional attention-gate...MORE To accurately predict the total nitrogen concentration of effluent from a wastewater treatment plant,the publicly monitored effluent wastewater quality data from a wastewater treatment plant in Huma county is used as a sample for the study.A convolutional attention-gated recurrent unit(CA-GRU) network hybrid model is pro...

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