本帖最后由 matlab的旋律 于 2021-2-20 08:35 编辑
华南师范大学黄明智课题组在国际期刊Journal of Cleaner Production发文《Application of novel hybrid deep leaning model for cleaner production in a paper industrial wastewater treatment system》
使用来自广东东莞的造纸废水处理厂在2006 年3 月15 日到2006 年12 月21 日期间好氧段废水的监测结果，共计170组，作为新提出基于注意力机制的空时融合深度学习回归预测模型的实验数据。其中140组作为训练数据，30组作为测试数据。
模型结构包括CNN模块、LSTM模块和Attention模块，具体如下： 最后比较了具有相同模块结构的CNN模型、LSTM模型和CLSTM模型，其在出水COD软测量指标上具有显著提升。
Li, X., Yi, X., Liu, Z., Liu, H., Chen, T., Niu, G., . . . Ying, G. (2021). Application of novel hybrid deep leaning model for cleaner production in a paper industrial wastewater treatment system. Journal of Cleaner Production, 294, 126343. doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126343
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发表于 2021-2-20 08:13:34
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