[发明专利]一种湖泊水质预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910360332.3 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110070144A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 罗毅;喻瑧钰;杨昆;商春雪 | 申请（专利权）人： | 云南师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 650000 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开一种湖泊水质预测方法及系统。方法包括：获取原始数据集，原始数据集包括训练集和测试集；对原始数据集进行预处理；采用不敏感损失函数和支持向量回归的方法对预处理后的训练集进行分段训练，得到分段训练集；采用主成分分析法对预处理后的训练集进行分析，确定变量权重；根据分段训练集和变量权重对训练集进行优化，得到优化后的训练集；采用反向传播人工神经网络方法，建立湖泊水质预测模型；对预测模型进行调节测试，得到调节后的湖泊水质预测模型；获取预处理后的当月水质数据；将当月水质数据带入到调节后的湖泊水质预测模型，得到未来时间段内的水质数据。采用本发明的方法或系统能够解决现有技术中水质预测精度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 训练集 湖泊水质 预处理 预测模型 原始数据集 水质数据 分段 变量权 预测 反向传播人工神经网络 不敏感损失函数 支持向量回归 主成分分析法 测试集 时间段 优化 测试 水质 分析 | ||
【主权项】：
1.一种湖泊水质预测方法，其特征在于，包括：获取原始数据集，所述原始数据集包括训练集和测试集；对所述原始数据集进行预处理；采用不敏感损失函数和支持向量回归的方法对预处理后的训练集进行分段训练，得到分段训练集；采用主成分分析法对所述预处理后的训练集进行分析，确定变量权重；根据所述分段训练集和所述变量权重对所述训练集进行优化，得到优化后的训练集；根据所述优化后的训练集采用反向传播人工神经网络方法，建立湖泊水质预测模型；根据所述测试集对所述预测模型进行调节测试，得到调节后的湖泊水质预测模型；获取预处理后的当月水质数据；将所述当月水质数据带入到所述调节后的湖泊水质预测模型，得到未来时间段内的水质数据。
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