基于encoder-decoder框架的城镇污水厂出水水质预测

摘要： 由于污水厂的出水水质指标繁多、污水处理过程中反应复杂、时序非线性程度高，基于机理模型的预测方法无法取得理想效果。针对此问题，提出基于深度学习的污水厂出水水质预测方法，并以吉林省某污水厂监测水质为来源数据，利用多种结合encoder-decoder结构的神经网络预测水质。结果显示，所提结构对LSTM和GRU网络预测能力都有一定提升，对长期预测能力提升更加显著，ED-GRU模型效果...