[发明专利]基于物理定律和过程驱动的深度学习模型的水质预测方法有效
| 申请号： | 202110435636.9 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113379029B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李强;王永桂 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01N33/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于物理定律和过程驱动的深度学习模型的水质预测方法，根据物理定律对深度学习模型的损失函数进行修改；使用水质模型生成水质指标的模拟时间序列数据；使用模拟数据对深度学习模型进行训练，得到预训练模型；使用水质指标的历史实测数据对预训练模型进行调整优化，得到物理约束和过程驱动的深度学习模型PRPGDL；最后，基于PRPGDL模型预测未来的水质指标数据。本发明相比水质模型需要更少的边界条件和参数、有更高的预测准确度、速度和灵活性；相比深度学习模型具有更高的准确性和通用性，并且需要更少的实测数据；提供准确度更高、泛化能力和适用性更强、实测数据需求更少的水质预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 物理 定律 过程 驱动 深度 学习 模型 水质 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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