一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法

本发明公开了一种面向数据不平衡的污水处理过程BOD5预测方法，属于污水处理技术领域。该方法将时空注意力机制嵌入Siamese网络中，从而更好地捕获过程变量之间的关系以及时间依赖关系，增强特征的表征能力；针对多模态污水处理过程中的数据不平衡问题，将深度TL机制引入该模型得到TL‑STSFE模型。充分利用源域中充足的过程数据进行模型训练，利用源域预训练模型的知识，有效地将学习到的特征迁移到目标域，具体的，在训练TL‑STSFE模型时，首先以晴天数据进行训练，训练完成后，冻结部分层，再以雨天和暴雨天数据对未冻结层进行训练以对网络参数进行微调。增强泛化能力的同时还解决了数据不平衡的目标领域建模问题。