一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法

本发明公开了一种工业用水定额贝叶斯网络不确定性建模与修正方法，涉及工业用水技术领域。包括：获取工业用水定额的历史数据和实时监测数据，得到工业用水数据集；对获取的工业用水数据集进行预处理；采用混合学习算法构建贝叶斯网络拓扑；采用马尔可夫链蒙特卡洛方法对贝叶斯网络中的参数进行训练，得到训练好的网络参数；基于贝叶斯网络，输出用水定额的概率分布；通过实时数据同化更新贝叶斯网络节点状态，动态预测用水需求。本发明采用贝叶斯网络整合历史数据和实时监测信息，量化用水定额的不确定性，通过概率推理动态修正模型参数，适应工业过程变化，减少预测误差，提高节水措施的鲁棒性和可靠性。