一种融合虚拟计量与卡尔曼滤波算法的 智能水质预测方法

一种融合虚拟计量与卡尔曼滤波算法的智能水质预测方法

林　峰

（厦门市计量检定测试院）

摘　要：为解决水质传感器预测精度的不足，实现对水质监测数据的实时校准，本文基于数据远程传输技术、传感器的校准方法和虚拟计量模

型，通过构建长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）模型，结合卡尔曼滤波算法进行数据融合，提出一种新的校准算法，并进行试验验证。结果表明：该方法

能提高预测系统的稳定性和精度。

关键词：水质数据；精确校正；数据融合；远程监测

基金项目：厦门市市场监督局科技项目（项目名称：自动化学需氧量（ＣＯＤ）分析仪校准方法研究，项目编号：ＸＭＳＪ２０２４０５）