发明专利已授权

一种基于融合鲸鱼优化算法的水质时序预测方法及系统

Name: 一种基于融合鲸鱼优化算法的水质时序预测方法及系统
Brand: 南昌大学
SKU: 2025102287381
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510228738.1 📄 发布日：2026/09/15

著录项目信息

申请日

2025-02-28

公开号

CN119724430B

公开日

2025-05-16

申请人

南昌大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C20_70

IPC 分类号

G16C20_70 , G06F18_10 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G06N3_006 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法时间序列预测智能优化算法

应用场景

水质监测, 智慧水务, 水环境管理, 污水处理, 环境监测

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摘要

本发明涉及水质预测技术领域，具体涉及到一种基于融合鲸鱼优化算法的水质时序预测方法及系统。水质时序预测方法包括：采集水质监测数据并对水质监测数据进行预处理，得到水质时间序列数据；通过小波去噪方式对水质时间序列数据进行降噪处理；通过WOA对EEMD的参数进行优化，通过EEMD对水质时间序列数据进行分解，得到若干个IMF；以目标水质指标作为预测指标，通过CNN‑LSTM深度学习模型对每个IMF进行预测并得到预测结果。本发明采用WOA自动优化EEMD中的关键参数，克服了传统方法中人工选择参数的局限性，提升了预测精度与鲁棒性。本发明优化后的EEMD不仅能够有效降低水质数据中的噪声，还实现了多尺度信号分析。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种复合结构的纳米压印膜

当前第 / 件

基于全局和局部文本感知的多模态图像融合方法和模型

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