基于紫外-可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究
O433.4; 工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后.水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型.该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类.实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分...
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| Veröffentlicht in: | 大气与环境光学学报 2024, Vol.19 (1), p.73-84 |
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| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| container_title | 大气与环境光学学报 |
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| creator | 缪俊锋 汤斌 陈庆 龙邹荣 叶彬强 周彦 张金富 赵明富 周密 |
| description | O433.4; 工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后.水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型.该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类.实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分类精度具有显著优势. |
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