基于优化最小计数概要与深度学习的小样本污水数据特征增强方法OA

【目的】由于污水水质数据的获取成本较高,现有的基于深度学习技术的污水水质预测模型普遍面临着小样本数据集带来的精度和鲁棒性不足的问题。【方法】为解决此问题,本文提出了一种基于衰减因子的优化最小计数概要(CMS)算法与长短期记忆(LSTM)网络-注意力(Attention)机制相结合的污水水质预测模型。首先,优化的CMS算法通过引入衰减因子,有效提取频域特征,增强了数据在频域上的信息表达,使得数据能够更好地反映出其潜在的规律性。其次,LSTM-Attention网络基于优化后的CMS特征进行软测量建模。LSTM能够捕捉数据的时间序列特征,而Attention机制则在此基础上对重要特征进行加权,从而提高了模型在处理小样本数据时的预测精度和鲁棒性。【结果】为验证这种建模方法的有效性,本文的试验部分使用了真实的污水水质数据集,结果表明,结合优化CMS特征提取的LSTM-Attention模型显著减少了预测误差,并有效提高了预测精度。优化后的模型在测试集上的表现得到了显著提升,其中均方误差(RMSE)降低了9.04%,平均绝对误差(MAE)降低了7.93%。【结论】试验结果验证了这种数据增强方法在解决小样本数据背景下的有效性,能够有效解决小样本数据下的预测问题,显著提高了模型的精度和鲁棒性,为污水处理过程的优化提供了有效的技术支持。