CN119416066A 基于深度学习的污水处理效果预测方法及系统 （福建漳发生态科技有限公司）

基于深度学习的污水处理效果预测方法及本发明公开了基于深度学习的污水处理效2步骤S5：污水处理效果预测，具体为采用优化后的处理步骤S311：构建时间卷积子模块，具体为构建两个采;;子模块的输出，91表示用于对第一个时间卷积子模块的输出orc,进行线性变换的权重矩于调整第一个时间卷积子模块的输出orc,线性变换的偏置项，b2表示用于调整第二个时步骤S313：门控时间卷积模块构建，具体为通过3;;Ws表示第l层后向变换权重矩阵，wa表示第l层基于邻接矩阵的变换权重矩阵，Intccw表步骤S323：图卷积模块构建，具体为通过所述计算;式中，p()表示基于高斯分布的随机特征映射函数，int;表示快速;;4;块的第a个头部的键，vaa'表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的值，Intwna表示wke,'表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的键变换权重矩阵，wva,'表示掩蔽多头注意;;5;式中，QU"表示融合模块的查询，ke"表示融合模块的键，va"表示融合模块的值，步骤S36：构建输出模块，用于计算模型输出，具体为采用sof;融合模块操作函数，Fupa(-)表示快速注意力模块操作函数，Fucrcw(-)表示门控时间卷积;6步骤S412：确定迭代停止条件，具体为选择达到最大迭步骤S413：确定适应度，具体为采用基于猎人单元;;;;;7;;所述污水处理原始数据集，具体包括历史处理数据集和当前处理数87.基于深度学习的污水处理效果预测系统，用于实现如权利要求1_6中任一项所述的述效果预测训练集和所述效果预测测试集发送至处理效果预测模型所述处理效果预测模型构建模块，用于构建处理效果预测模型，通过所述污水处理效果预测模块，用于污水处理效果预测，通过采用9sigmoid(-)表示sigmoid激活函数，orc,表示第一个时间卷积子模块的输出，表示第二个时间卷积子模块的输出，91表示用于对第一个时间卷积子模块的输出orc,进行线性变换的权重矩阵，表示用于对第二个时间卷积子模块的输出进行线性变换的权重矩阵，表示第l层后向变换权重矩阵，wa表示第l层基于邻接矩阵的变换权重矩阵，入的第i个特征，intj表示快速注意力模块的输入的第j个特征，wqu表示查询变换权重矩力模块的第a个头部的键，vaa'表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的值，IntMA表示掩;示掩蔽多头注意力模块的第b个头部的值，表示掩蔽多头注意力模块的输出，;度；表示融合模块操作函数，Fupa(-)表示快速注意力模块操作函数，Fucrcw(-)表示门控时间;fb表示全局最佳优位置的适应度；;;果预测训练集和效果预测测试集，并将所述待预测数据集发送至污水处理效果预测模块，将所述效果预测训练集和所述效果预测测试集发送至处理效果预测模化特性的多维度污水处理数据时，无法挖掘复杂的空间关系和时序数据间的深层次联系，描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特sigmoid(-)表示sigmoid激活函数，orc,表示第一个时间卷积子模块的输出，表示第二个时间卷积子模块的输出，91表示用于对第一个时间卷积子模块的输出orc,进行线性变换的权重矩阵，表示用于对第二个时间卷积子模块的输出进行线性变换的权重矩阵，表示第l层后向变换权重矩阵，wa表示第l层基于邻接矩阵的变换权重矩阵，入的第i个特征，intj表示快速注意力模块的输入的第j个特征，wqu表示查询变换权重矩力模块的第a个头部的键，vaa'表示掩蔽多头注意力模块的第a个头部的值，IntMA表示掩;示掩蔽多头注意力模块的第b个头部的值，表示掩蔽多头注意力模块的输出，;度；表示融合模块操作函数，Fupa(-)表示快速注意力模块操作函数，Fucrcw(-)表示门控时间;fb表示全局最佳优位置的适应度；;;[0216]通过执行上述操作，针对传统的污水处理效果预测方法果预测训练集和效果预测测试集，并将所述待预测数据集发送至污水处理效果预测模块，将所述效果预测训练集和所述效果预测测试集发送至处理效果预测模