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Deep learning-based intelligent management for sewage treatment plants

Journal of Central south University 2022年第5期29卷 1537-1552页

作者： WAN Ke-yi DU Bo-xin WANG Jian-hui GUO Zhi-wei FENG Dong GAO Xu SHEN Yu YU Ke-ping National research Base of Intelligent Manufacturing Service Chongqing Technology and Business UniversityChongqing 400067China chongqing south-to-thais environmental protection technology research institute co. Ltd.Chongqing 400069China chongqing Sino French environmental Excellence research&Development Center co. Ltd.Chongqing 400042China Global Information and Teleco.munication institute Waseda UniversityTokyoJapan

It is generally believed that intelligent management for sewage treatment plants(STPs) is essential to the sustainable engineering of future smart *** co.e of management lies in the precise prediction of daily volumes of *** generation of sewage is the result of multiple factors from the whole social *** by strong process abstraction ability,data mining techniques have been viewed as promising prediction methods to realize intelligent STP ***,existing data mining-based methods for this purpose just focus on a single factor such as an eco.omical or meteorological factor and ignore their co.laborative *** address this challenge,a deep learning-based intelligent management mechanism for STPs is proposed,to predict business ***,the grey relation algorithm(GRA) and gated recursive unit network(GRU) are co.bined into a prediction model(GRAGRU).The GRA is utilized to select the factors that have a significant impact on the sewage business volume,and the GRU is set up to output the prediction *** co.ducted a large number of experiments to verify the efficiency of the proposed GRA-GRU model.

关键词： deep learning intelligent management sewage treatment plants grey relation algorithm gated recursive unit

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