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基于GRU-MFRFNN的工业污染物预测模型
1
作者
李晓丽
申超
韩院彬
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1289-1296,共8页
针对工业污染物排放量数据的不稳定性和波动性,提出一种基于MFRFNN和动态分解重构策略的污染物预测模型。利用二次分解和重构技术处理污染物数据,降低数据复杂度;通过动态分解重构策略获得低准确度的分量,实现多任务分量预测;采用多功...
针对工业污染物排放量数据的不稳定性和波动性,提出一种基于MFRFNN和动态分解重构策略的污染物预测模型。利用二次分解和重构技术处理污染物数据,降低数据复杂度;通过动态分解重构策略获得低准确度的分量,实现多任务分量预测;采用多功能递归模糊神经网络(MFRFNN)和门控循环单元(GRU)串行学习污染物的时序性特征,得到最终的预测值。实验结果表明,对污染物排放量进行预测,提出的模型从3个指标来看效果均有提升,为制定工业生产管理政策提供了参考。
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关键词
动态分解重构策略
完全集成经验模态
分解
污染物预测
门控循环单元
多任务分量
时序特征
多功能递归模糊神经网络
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职称材料
题名
基于GRU-MFRFNN的工业污染物预测模型
1
作者
李晓丽
申超
韩院彬
机构
河北工程大学信息与电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1289-1296,共8页
基金
河北省自然科学基金项目(F2020402003)。
文摘
针对工业污染物排放量数据的不稳定性和波动性,提出一种基于MFRFNN和动态分解重构策略的污染物预测模型。利用二次分解和重构技术处理污染物数据,降低数据复杂度;通过动态分解重构策略获得低准确度的分量,实现多任务分量预测;采用多功能递归模糊神经网络(MFRFNN)和门控循环单元(GRU)串行学习污染物的时序性特征,得到最终的预测值。实验结果表明,对污染物排放量进行预测,提出的模型从3个指标来看效果均有提升,为制定工业生产管理政策提供了参考。
关键词
动态分解重构策略
完全集成经验模态
分解
污染物预测
门控循环单元
多任务分量
时序特征
多功能递归模糊神经网络
Keywords
dynamic decomposition and reconstruction strategy
mode decomposition
pollution forecasting
GRU
multitask component
timing characteristics
MFRFNN
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GRU-MFRFNN的工业污染物预测模型
李晓丽
申超
韩院彬
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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