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专利名称：一种基于数据增强与深度学习的污水化学需氧量软测量方法申请号：2024107754126 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：污水处理化学需氧量相似专利发布日：2025/07/09
摘要：本发明公开了一种基于数据增强与深度学习的污水化学需氧量软测量方法，包括：采集污水处理过程的出水化学需氧量及相关变量数据；利用基于注意力机制的自适应加权生成对抗网络，对缺失的水质数据进行重构，实现数据的有效增强；利用逐次变分模态分解对出水COD进行分解，以降低出水COD的非线性和非平稳性；通过排列熵对分解后的分量进行复杂性和不确定性的量化分析，并将分量划分为高频分量和低频分量；采用FiLM模型和CatBoost模型分别对高频和低频分量进行软测量建模，并将预测结果求和；通过改进的PID搜索优化算法同步优化FiLM和CatBoost模型的参数。本发明提高了污水处理系统的运行效率和水质监测的准确性。

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