摘要
本发明公开了基于数据分析处理污水处理设备监控方法及系统,包括:构建设备运行数据集;将数据集划分为常态情况下的设备运行数据集和极端条件下的设备运行数据集;基于LSTM‑ARIMA混合模型构建污水处理设备负载预测模型,获取训练完成的污水处理设备负载预测模型;实时采集当前进水流量及设备运行状态数据,匹配设备运行数据所属数据集类别,获取预测时间段内的污水处理设备动态负载曲线;建立负载‑效率优化函数,获取最优进出水口开度组合;基于实时数据与预测数据之间的误差,触发增量学习模块对模型进行再训练,实时更新模型。本发明的优点在于:将常态和极端条件下的运行数据进行区分,通过混合模型实现了对污水处理设备负载的精准预测与动态优化。
技术关键词
污水处理设备
设备运行数据
进出水口开度
设备运行状态数据
监控方法
实时数据
DBSCAN聚类算法
设备故障记录
匹配设备
预测时间序列数据
计算机可读指令
模型训练模块
动态
曲线
数据采集模块
双通道架构
数据分类
系统为您推荐了相关专利信息
营业厅
动态监控系统
图像采集装置
视频流
对象检测模型
中央空调系统
灰狼优化算法
中央空调运行参数
误差反向传播
变量
安全监控方法
因子
随机森林模型
机器学习方法
回归分析方法
压缩空气储能电站
状态评估方法
设备运行状态数据
实时监测数据
神经网络模型
设备运行状态数据
故障诊断模型
工业互联网
数据分析方法
能耗