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化学需氧量智能预测方法和系统

785   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 06:46:31
本发明涉及化学需氧量(COD)智能预测方法和系统。其中的方法包括步骤：通过传感器采集用于预测COD的输入对象数据组，并对数据组作预处理；建立卷积神经网络(CNN)与共享权值记忆神经网络(SWLSTM)结合高斯过程回归(GPR)的融合预测模型，将所述预处理后输入对象数据组输入到模型中，对模型进行训练；利用训练后模型对所述输出对象进行智能预测和评估，并得到分析结果。其中的系统包括传感器阵列和计算机装置，所述传感器阵列至少包括温度传感器、pH传感器和溶解氧传感器，所述计算机装置用于实施所述方法。本发明可解决水体COD测试难度大、成本高等问题，并提供一种更加高效、智能和便捷的预测和评估应用。
声明：
“化学需氧量智能预测方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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