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BiLSTM与注意力机制相结合的污水处理厂出水COD预测

刘煜王泽鑫吕臣凯梅长松詹浩东蒋云鹏陆熙

长江科学院院报2025，Vol.42Issue(12)：P.198-206,9.

长江科学院院报2025，Vol.42Issue(12)：P.198-206,9.DOI:10.11988/ckyyb.20250531

刘煜 ¹王泽鑫 ²吕臣凯 ¹梅长松 ¹詹浩东 ¹蒋云鹏 ²陆熙³

作者信息

1. 长江生态环保集团有限公司,武汉430010 中国长江三峡集团有限公司,武汉430010
2. 中国长江三峡集团有限公司,武汉430010 上海勘测设计研究院有限公司,上海200335 三峡智慧水务科技有限公司,上海200335
3. 中国长江三峡集团有限公司,武汉430010 上海勘测设计研究院有限公司,上海200335 三峡智慧水务科技有限公司,上海200335 长江经济带生态环境国家工程研究中心,武汉430010
折叠

双向长短期记忆网络/多头注意力机制/门控融合/污水处理厂/化学需氧量(COD)预测/深度学习/BiLSTM-注意力机制模型

资源环境

刘煜,王泽鑫,吕臣凯,梅长松,詹浩东,蒋云鹏,陆熙..BiLSTM与注意力机制相结合的污水处理厂出水COD预测[J].长江科学院院报,2025,42(12):P.198-206,9.

中国长江三峡集团有限公司科研项目(NBWL202300014)。（NBWL202300014）

OA北大核心

ISSN：1001-5485

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