基于神经网络模型的污水厂出水水质的预测方法

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基于神经网络模型的污水厂出水水质的预测方法
申请号:CN202511178234
申请日期:2025-08-21
公开号:CN120673892B
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于神经网络模型的污水厂出水水质的预测方法,包括:确定污水厂的工艺拓扑图;基于神经网络模型的可训练权重矩阵,对首端节点的每一时间窗内的数据按照对应的第一有向边进行线性变换,并对线性变换后的数据进行激活函数处理;将首端节点的激活函数处理后的数据与对应的中间节点的每一时间窗内的数据进行聚合,并进行线性变换和激活函数处理;将中间节点的激活函数处理后的数据与对应的末端节点的每一时间窗内的数据进行聚合,并进行线性变换和激活函数处理,结果即为神经网络模型的预测值;基于预测值与实际值的偏差,优化可训练权重矩阵,以确定神经网络模型;基于所确定的神经网络模型,预测污水厂的出水水质。
技术关键词
神经网络模型 污水厂 水质 数据 矩阵 传播算法 处理单元 拓扑图 时序 偏差 端节点 氯化铝 溶解氧 混合液 氨氮 曝气 水流 误差
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沪ICP备2023015588号