[發明專利]一種基于模糊遷徙的出水總氮預測方法

有效

• 申請號: 202110196095.9
• 申請日: 2021-02-22
• 公開（公告）號: CN113156074B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 韓紅桂;劉洪旭;伍小龍;侯瑩;喬俊飛;顧劍;何政;魏磊;劉垚
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G01N33/18
• 分類號: G01N33/18;G06N3/06
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

本發明提出了一種基于模糊遷徙的出水總氮檢測方法，屬于污水處理領域，針對污水處理過程數據量不足的情況下，難以獲得精確檢測模型的問題。本發明采用主成分分析算法提取特征變量并建立基于模糊神經網絡的檢測模型，通過參考模型獲取知識，并設計粒子濾波算法對知識進行校正，利用污水處理過程的知識和數據完成檢測模型的參數調整，實現出水總氮的精準檢測，解決了傳統模糊神經網絡在數據不足的情況下泛化能力較差的問題，具有較好的學習效率和預測精度。

技術領域

本發明基于污水處理過程運行特性，利用基于模糊遷徙的模糊神經網絡設計了一種出水總氮智能預測方法，實現了污水處理過程出水總氮的實時測量；污水處理廠出水總氮濃度是指經過污水處理廠的工藝設施處理后出水的所有含氮污染物的總和，是衡量水質好壞的重要指標，也是水體富營養化的最重要的標志。基于模糊遷徙的出水總氮預測方法能夠充分利用總氮歷史預測知識彌補當前預測數據不足的缺陷，獲得更加精準的預測效果，屬于水處理領域。

背景技術

隨著我國城鎮化進程的加快，我國對淡水資源的需求量不斷增加，導致污水產生量越來越大，因此污水治理成為我國近年來的重要工作之一。從20世紀80?年代我國污水處理廠開始大規模建設，到現在我國污水處理能力得到了極大提高。據統計2019年我國城市污水處理廠的污水處理能力超過2.1億立方米/日，對防治水體污染、環境保護起到積極作用。因此，對污水處理過程的研究成果具有廣闊的應用前景。

隨著污水處理技術提高，污水中有機物污染得到遏制，但氮、磷等營養物超標排放使水體污染仍然十分嚴重。其中，氮含量的增加是造成水體質量惡化和富營養化的主要因素之一，污水處理中出水總氮的含量是衡量污水處理廠出水水質的基礎指標。當前，污水處理廠主要通過化學實驗手段預測總氮濃度。該方法雖然能保證較精確的預測精度，但對操作環境要求高，預測時間長，無法滿足實時性預測的要求。近年來，在線儀表預測可以實現出水水樣的自動預測，但儀器購買和儀器維護成本較高。因此，如何利用信息化技術實現低成本和高精度預測是研究的關鍵。由于人工神經網絡的非線性逼近能力和學習能力，可以對污水處理過程的非線性系統進行有效建模，為污水出水水質預測提供了一種新的方法。但人工神經網絡預測方法需要大量的數據來保證總氮預測的精度，數據缺失和數據不足會使預測模型失效。因此，研究新的測量方法解決過程參數的高精度測量問題，已成為污水控制工程領域研究的重要課題，并且具有重要的現實意義。

本發明設計了一種基于模糊遷徙的出水總氮預測方法，主要通過建立基于模糊神經網絡的智能預測模型，利用遷徙學習算法完成模糊神經網絡預測模型的參數調整，該算法可以利用總氮歷史預測知識彌補當前預測數據不足的缺陷，獲得更加精準的預測效果。

發明內容

本發明獲得了一種基于模糊遷徙的出水總氮預測方法，該方法采用主成分分析算法提取特征變量并通過建立基于模糊神經網絡的水總氮預測模型，通過參考模型獲取參數知識，并設計粒子濾波算法對參數知識進行校正，利用污水處理過程的參數知識和數據完成定價模型的參數調整，實現出水總氮的精準預測，解決了傳統模糊神經網絡在數據不足的情況下泛化能力較差的問題，具有較好的學習效率和預測精度。

1一種基于模糊遷徙的出水總氮預測方法，其特征在于，建立基于模糊神經網絡的智能預測模型，利用遷徙學習算法調整模糊神經網絡預測模型的參數，解決了實際總氮預測過程中數據缺失和數據不足的問題，實現出水總氮濃度的實時預測，包括以下步驟：

(1)確定總氮預測模型的輸入與輸出變量

污水處理廠出水總氮濃度是污水處理廠出水水質中含氮污染物的總和，是衡量水質好壞的重要指標，也是水體富營養化的最重要的標志；以活性污泥法污水處理過程為研究對象，對污水處理過程變量進行特征分析，選取與出水總氮相關的過程變量作為預測模型的輸入：氨氮，硝態氮，出水懸浮物濃度，生化需氧量，出水總磷；預測模型的輸出為出水總氮值；

(2)建立基于模糊神經網絡的智能預測模型