公开(公告)号：CN118396152A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410329163.8

申请日：2024-03-21

Applicant: 长江生态环保集团有限公司

Inventor： 胡祖康 ,  向欣 ,  陈文然 ,  张超 ,  汪雨恬 ,  瞿蔚 ,  黎作尚

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供了一种基于特征分解重构的城市短期降雨径流污染预测方法，用于城市短期降雨径流污染预测。该方法利用变分模态分解将降雨径流污染预测输入数据时间序列分解为一系列具有良好特征的正交本征模式函数序列，降低原始输入序列的复杂性和非平稳性；采用偏自相关函数确定每个正交本征莫斯函数序列的输入变量，提高输出数据的频率分辨率；最后，利用改进粒子群优化算法对深度信念网络的模型参数进行优化，确保模型预测结果能够反映真实的城市短期径流污染变化过程。

公开(公告)号：CN118297216A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410329176.5

申请日：2024-03-21

Applicant: 长江生态环保集团有限公司

Inventor： 王殿常 ,  向欣 ,  胡祖康 ,  张俊 ,  周小国 ,  陈文然 ,  吴坤明 ,  汪雨恬

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供一种基于滚动分解法和深度学习算法集成的城市降雨径流污染预测方法，属于城市水系统类城市降雨径流污染预测，首先采用滚动分解方法将降雨径流序列数据分解成不同的子序列，然后依次对添加数据进行分解，排除未来数据，避免信息泄露，并采用递归神经网络对子序列进行建模和预测，最后对子序列的预测结果进行求和，得到降雨径流污染的预测结果。