[發明專利]基于混合神經網絡的濕地出水氨氮濃度預測方法及系統在審

申請號：	202210129285.3	申請日：	2022-02-11
公開（公告）號：	CN114707692A	公開（公告）日：	2022-07-05
發明（設計）人：	楊博文;馮驍馳	申請（專利權）人：	哈爾濱工業大學（深圳）
主分類號：	G06Q10/04	分類號：	G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司：	深圳市添源創鑫知識產權代理有限公司 44855	代理人：	覃迎峰
地址：	518000 廣東省深圳市南***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于混合神經網絡濕地出水濃度預測方法系統
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【說明書】：

本發明提供了一種基于混合神經網絡的濕地出水氨氮濃度預測方法及系統，該方法包括：對獲取的人工濕地進出水斷面的水質環境數據進行主成分分析及移動平均處理，得到輸入數據；所述水質環境數據的指標不少于8個；采用輸入數據構建訓練集和測試集，采用BP神經網絡構建預測模型；采用遺傳算法對BP神經網絡的權職和閾值進行優化，得到優化的權值和閾值，再將優化好的權值和閾值帶入神經網絡中，完成對神經網絡的優化，得到優化好的模型；對已優化好的模型，采用LM算法進行訓練，得到最佳水質參數預測模型；利用測試集對待預測的人工濕地氨氮濃度進行預測。采用本發明的技術方案，提高模型的魯棒性和泛化能力，提高了出水氨氮濃度預測的精準度。

技術領域

本發明屬于計算器技術領域，尤其涉及一種基于混合神經網絡的濕地出水氨氮濃度預測方法及系統。

背景技術

目前，多維數據驅動模型在出水水質預測方面成果顯著，其中又以神經網絡技術預測效果最佳。神經網絡是人們由生物神經系統簡化而提取出的算法模型，近些年來因其魯棒性高，對多元非線性關系擬合效果好等特點，而廣泛應用在在城市污水處理領域。目前常用于污水處理中的神經網絡有誤差反向傳播神經網絡、徑向基函數神經網絡、遺傳算法、循環神經網路、長短期記憶神經網絡等。但這些方法普遍存在易陷于局部最小值，難以找到全局最優解的問題。而且對于水質預測，輸入的水質指標很多，超過8項，如何對輸入的多個指標進行處理，提出有用的信息，用于后續的處理并進行準確的預測，降低預測誤差，目前存在有一定的難度。

發明內容

針對以上技術問題，本發明公開了一種基于混合神經網絡的濕地出水氨氮濃度預測方法及系統，提高了模型的魯棒性和泛化能力，降低對出水氨氮濃度的預測誤差。

對此，本發明采用的技術方案為：

一種基于混合神經網絡的濕地出水氨氮濃度預測方法，其包括：

步驟S1，對獲取的人工濕地進水斷面的水質環境數據進行預處理，得到輸入數據；其中所述水質環境數據包括水質指標、水量指標和大氣環境指標三類，所述水質環境數據的指標不少于8個；進一步的，所述水質環境數據的指標為11個。

步驟S2，采用輸入數據構建訓練集和測試集，采用BP神經網絡構建預測模型；

步驟S3，采用遺傳算法對BP神經網絡的權職和閾值進行優化，得到優化的權值和閾值，再將優化好的權值和閾值帶入神經網絡中，完成對神經網絡的優化，得到優化好的模型；

步驟S4，對步驟S3中優化好的模型，采用LM算法進行訓練，得到最佳水質參數預測模型；

步驟S5，利用測試集對待預測的人工濕地氨氮濃度進行預測。

其中，采用BP神經網絡構建預測模型為采用現有技術的方法。

作為本發明的進一步改進，所述水質指標包括進水COD值、TP值(總磷)、SS值、TH值、BOD5值、pH值，所述水量指標包括進水流速和降雨量，所述大氣環境指標包括溫度、濕度、大氣壓。

作為本發明的進一步改進，步驟S1中，采用移動平均法對水質環境數據的指標進行平滑化處理，然后對各個指標數據進行標準化處理，轉化為均值為0、方差為1的數列，采用主成分分析法進行數據降維，提取累計貢獻率大于設定閾值的樣本參數作為輸入數據。