[發明專利]一種基于數據離散化的出水總氮智能預測方法

有效

• 申請號: 202210265969.6
• 申請日: 2022-03-17
• 公開（公告）號: CN114626300B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 韓紅桂;趙子凡;伍小龍;喬俊飛
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F18/214;G06F119/02
• 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

一種基于數據離散化的出水氨氮智能預測方法于污水處理領域，針對城市污水處理過程出水氨氮預測峰值精度低的問題。先判斷數據離散化間隔，對輸入的數據進行離散化線性插值，獲得間隔為一分鐘的污水運行數據，在對離散化插值后的數據進行主成分分析獲得輔助變量，用離散化插值后的輔助變量對模糊神經網絡進行訓練，預測下一時刻的出水氨氮，解決了出水氨氮峰值預測精度低的問題，實現出水氨氮濃度的實時預測。實驗結果表明該方法提高了出水氨氮預測峰值的精度，以離散化數據空間的方式為獲得可信度高的城市污水處理過程出水總氮預測值提供了一種有效的方法，滿足城市污水處理廠的實際需求。

技術領域

本發明在城市污水處理過程出水氨氮預測分析的基礎上，通對輸入的數據先進行離散化線性插值，獲得可變間隔的污水運行數據，在對離散化插值后的數據進行主成分分析獲得輔助變量，用離散化插值后的輔助變量對模糊神經網絡進行訓練，預測下一時刻的出水氨氮。這種基于數據離散化的出水氨氮預測方法在實際過程中，能夠增加出水氨氮在峰值預測的精度，提高了城市污水處理過程出水氨氮的檢測值的可信度，屬于污水處理領域。

背景技術

在城市污水處理工業領域，污水中氨氮是水體中的營養素，可導致水體富營養化，是水體中的主要耗氧污染物，隨著污水處理廠建設和運行規模的逐漸增加，污水處理廠儼然已是氮循環系統的重要組成部分，承擔消減自然界中氨氮總量的重要任，所以嚴格限制出水氨氮的排放可以有效的解決這一問題，通過提前預測氨氮濃度，可以有效的提高氨氮去除效率，改善出水氨氮超標的現象，有利于提升實時水質質量監控水平和環境效益。因此，本發明的研究成果具有廣闊的應用前景

隨著社會城鎮化和工業化進程的加快，工業生產過程和城市用水的需求量越來越大，隨之而來的水資源污染問題也相繼增多，從而對人類的生存和發展以及社會的生態平衡帶來了很大的影響。氨氮是水體中的營養素，是水資源重要的污染物之一，過量氨氮是造成富營養化的主要原因，并造成環境污染，所以出水氨氮的濃度可以作為評價水體質量的一個重要指標。為了減少氨氮濃度超標帶來的危害，對污水中氨氮的測量和研究變得至關重要。由于城市污水處理過程是一個包含許多復雜處理工藝的生化過程，長期穩定運行較為困難，檢測儀器工作環境復雜干擾較強，運行過程多處于泥水混合狀態，具有腐蝕性強、干擾多等特點，導致氨氮濃常出現不規則峰值，嚴重降低了出水氨氮預測濃度的可信度，這為限制出水氨氮濃度帶來困擾。因此本發明在提高出水氨氮預測值精度上具有重要的現實意義。

一種基于數據離散化的出水氨氮智能預測方法，對輸入的數據先進行離散化線性插值，獲得可變間隔的污水運行數據，在對離散化插值后的數據進行主成分分析獲得輔助變量，用離散化插值后的輔助變量對模糊神經網絡進行訓練，預測下一時刻的出水氨氮，解決了出水氨氮峰值預測精度低的問題，實現出水氨氮濃度的實時預測，以離散化數據空間的方式為獲得可信度高的城市污水處理過程出水總氮預測值提供了一種有效的方法，滿足城市污水處理廠的實際需求。

發明內容

本發明獲得了一種基于數據離散化的出水氨氮智能預測方法，其特點在于，對輸入的數據先進行離散化線性插值，獲得可變間隔的污水運行數據，在對離散化插值后的數據進行主成分分析獲得輔助變量，用離散化插值后的輔助變量對模糊神經網絡進行訓練，預測下一時刻的出水氨氮，解決了出水氨氮峰值預測精度低的問題，實現出水氨氮濃度的實時預測。

本發明采用了如下的技術方案及實現步驟：

一種基于數據離散化的出水氨氮智能預測方法，其特點在于，包括以下步驟：

(1)數據離散化：

①初始化離散化樣本迭代次數h＝1，離散化變量迭代次數k＝1，離散化樣本個數閾值T，T的選擇標準為最大樣本程序執行總時間小于15分鐘，