基于多尺度DSW与多频段FFT双域的污水处理水质预测方法
当下，深度学习为污水处理预测带来新契机，但现有模型面临数据质量欠佳、分布复杂，模型可解释性差等问题。为此，基于Transformer框架，提出了一种融合多尺度维度分段（Dimension-segment-wise，DSW）和多频段快速傅里叶变换（Fast fourier transform，FFT）双域的污水处理水质预测方法（DSWF-former）。DSW模块增强特征提取能力，FFT模块挖掘周期性规律。所用数据集涵盖了污水处理过程中23项工艺相关输入指标，以及出水总氮和出水总磷2项预测指标。实验结果表明，与基线模型相比，均方误差（MSE）分别降低了31%~63%和20.6%~59.1%。进一...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Chinês |
| منشور في: |
Editorial Office of Industrial Water Treatment
2026-01-01
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| سلاسل: | Gongye shui chuli |
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://www.iwt.cn/thesisDetails#10.19965/j.issn.2025-0598 |
| الوسوم: |
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