【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及污水處理領(lǐng)域，尤其涉及一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法、電子設(shè)備及介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、污水處理是保護(hù)水資源、維護(hù)生態(tài)平衡和確保公共衛(wèi)生的關(guān)鍵措施。近年來(lái)，污水處理領(lǐng)域采用的主流模型還是根據(jù)不同工藝設(shè)計(jì)量身構(gòu)造的數(shù)學(xué)模型，這些模型在污水處理中提供了強(qiáng)大的預(yù)測(cè)和優(yōu)化能力。
2、隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的各種方法被用于污水處理過(guò)程建模，使得基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和控制更加精準(zhǔn)和高效。這些模型通過(guò)訓(xùn)練，能夠自動(dòng)識(shí)別污水處理過(guò)程中的復(fù)雜非線性模式，即便面對(duì)新的或未見過(guò)的數(shù)據(jù)，也能提供較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。它們特別擅長(zhǎng)處理具有高維特征和復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性的系統(tǒng)問(wèn)題，能夠揭示數(shù)據(jù)中隱含的模式和變量間的相互作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性和適應(yīng)性使得它們可以根據(jù)不同的污水處理工藝和規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)景。
3、基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在污水處理領(lǐng)域雖然展現(xiàn)出強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)能力，但也存在一些技術(shù)缺點(diǎn)，如對(duì)大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的依賴、模型的解釋性不足、對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性的挑戰(zhàn)、技術(shù)迭代的快速性等。其中，模型的解釋性不足可能導(dǎo)致建立的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型中各變量之間的關(guān)系不滿足基本物理規(guī)律，會(huì)誤導(dǎo)控制策略的制定，從而造成不必要的經(jīng)濟(jì)損失。另一方面，由于模型對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的敏感，在不同條件下的模型都需要通過(guò)大量高質(zhì)量的新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練。綜上所述，隨著污水處理領(lǐng)域?qū)?shù)字化和智能化需求愈發(fā)迫切，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有在線計(jì)算高效、結(jié)果準(zhǔn)確的特點(diǎn)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有巨大的應(yīng)用潛力。但是由于污水處理過(guò)程的復(fù)雜性，算法輸出結(jié)果難以解釋，且算法
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為至少一定程度上解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題之一，本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于物理信息技術(shù)的污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法、電子設(shè)備及介質(zhì)。
2、本專利技術(shù)所采用的第一技術(shù)方案是：
3、一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：
4、采集多種污水處理過(guò)程中多種指標(biāo)數(shù)據(jù)，獲得數(shù)據(jù)集；
5、對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后，對(duì)總磷相關(guān)的特征變量進(jìn)行篩選；
6、對(duì)鐵鹽投遞過(guò)程建立相應(yīng)的基于物理信息技術(shù)的磷酸根濃度預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)磷酸根濃度；
7、將預(yù)測(cè)獲得的磷酸根濃度與篩選出的變量相結(jié)合，共同構(gòu)建總磷預(yù)測(cè)模型；
8、對(duì)總磷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練后的總磷預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)污水處理過(guò)程的總磷濃度。
9、進(jìn)一步地，所述對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后，對(duì)總磷相關(guān)的特征變量進(jìn)行篩選，包括：
10、對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；
11、對(duì)于清洗后的數(shù)據(jù)集，利用結(jié)合聚類的支持向量機(jī)遞歸特征消除方法，對(duì)總磷相關(guān)的特征變量進(jìn)行篩選；其中，支持向量機(jī)遞歸特征消除方法的準(zhǔn)則如下：
12、
13、式中，rc(i)是第i個(gè)特征在當(dāng)前迭代步下的重要性指標(biāo)，最小的值對(duì)應(yīng)特征將會(huì)在當(dāng)前步暫時(shí)被剔除，直到期望保留的特征數(shù)量；w是支持向量機(jī)的權(quán)重，w(i)表示去除第i個(gè)特征后的支持向量權(quán)重，‖‖2為支持向量權(quán)重的二范數(shù)，為一種算子的指代，指的是未去除特征和去除第i個(gè)特征后支持向量權(quán)重二范數(shù)之差；
14、選取期望保留的特征，與磷酸根濃度一起作為總磷預(yù)測(cè)模型的輸入，用于后續(xù)的總磷預(yù)測(cè)模型構(gòu)造。
15、進(jìn)一步地，所述對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括：
16、對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用孤立森林的方法對(duì)連續(xù)的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)并剔除，利用三次樣條插值的方法將剔除的序列位置數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，以保證數(shù)據(jù)集的完整性。
17、進(jìn)一步地，所述對(duì)鐵鹽投遞過(guò)程建立相應(yīng)的基于物理信息技術(shù)的磷酸根濃度預(yù)測(cè)模型，包括：
18、確定磷酸根濃度預(yù)測(cè)模型的物理約束條件，建立模型優(yōu)化條件，表達(dá)式為：
19、
20、式中，procfe指的是水合氧化鐵吸附或釋放磷酸根能力的一些中間狀態(tài)量，需要通過(guò)預(yù)測(cè)來(lái)獲得；qin是入水的流量；和分別是磷酸根的入水濃度和反應(yīng)池中的濃度；vol是反應(yīng)池的體積，是磷酸根濃度的變化率；a1、a2均為系數(shù)；
21、建立procfe的預(yù)測(cè)模型，模型輸入分別是當(dāng)前磷酸根濃度和相應(yīng)狀態(tài)水合氧化鐵的濃度；
22、建立水合氧化鐵的預(yù)測(cè)模型，對(duì)于預(yù)測(cè)水合氧化鐵各種狀態(tài)采用多輸入多輸出的時(shí)序模型來(lái)擬合真實(shí)的系統(tǒng)；
23、利用全連接層將多個(gè)模型進(jìn)行串接，并確定總損失函數(shù)；
24、以最小化總損失函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)自動(dòng)微分方法更新物理信息網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
25、進(jìn)一步地，所述總損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：
26、loss＝losspde+lossxhfo
27、
28、式中，loss是物理信息網(wǎng)絡(luò)的總損失，losspde是涉及物理約束的損失，lossxhfo是水合氧化鐵狀態(tài)的預(yù)測(cè)損失，np是用于訓(xùn)練的樣本數(shù)，是第j個(gè)樣本磷酸根濃度變化量的預(yù)測(cè)值，是第j個(gè)樣本滿足的微分方程條件，和分別是第j個(gè)樣本下的第i個(gè)水合氧化鐵狀態(tài)的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值。
29、進(jìn)一步地，所述將預(yù)測(cè)獲得的磷酸根濃度與篩選出的變量相結(jié)合，共同構(gòu)建總磷預(yù)測(cè)模型，包括：
30、基于長(zhǎng)短期記憶時(shí)序網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建總磷預(yù)測(cè)模型；
31、利用篩選出的特征變量，在排除與磷酸根濃度預(yù)測(cè)模型相同輸入的變量后，將剩余變量與磷酸根濃度作為總磷預(yù)測(cè)模型的額外輸入；設(shè)置好長(zhǎng)短期記憶時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)后，利用自動(dòng)微分方法更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重；
32、將調(diào)試好的長(zhǎng)短期記憶時(shí)序網(wǎng)絡(luò)和物理信息網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。
33、進(jìn)一步地，所述污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法還包括對(duì)總磷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試的步驟：
34、使用訓(xùn)練后的總磷預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到磷酸根濃度和總磷預(yù)測(cè)結(jié)果向量，預(yù)測(cè)結(jié)果向量包含模型對(duì)每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果；
35、在完成對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)后，計(jì)算平均相對(duì)誤差mre、決定系數(shù)r2和均方根誤差rmse，以全面評(píng)估模型的整體性能；
36、根據(jù)結(jié)果分析情況，對(duì)總磷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。
37、進(jìn)一步地，所述污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法還包括對(duì)總磷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行自適應(yīng)更新的步驟：
38、設(shè)定模型更新的觸發(fā)條件，在檢測(cè)到滿足觸發(fā)條件時(shí)，自動(dòng)調(diào)整模型的參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)更新。
39、本專利技術(shù)所采用的第二技術(shù)方案是：
40、一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如上所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法。<本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后，對(duì)總磷相關(guān)的特征變量進(jìn)行篩選，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)鐵鹽投遞過(guò)程建立相應(yīng)的基于物理信息技術(shù)的磷酸根濃度預(yù)測(cè)模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述總損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述將預(yù)測(cè)獲得的磷酸根濃度與篩選出的變量相結(jié)合，共同構(gòu)建總磷預(yù)測(cè)模型，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法還包括對(duì)總磷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試的步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一所述的方法。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后，對(duì)總磷相關(guān)的特征變量進(jìn)行篩選，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)獲得的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)鐵鹽投遞過(guò)程建立相應(yīng)的基于物理信息技術(shù)的磷酸根濃度預(yù)測(cè)模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述總損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過(guò)程總磷濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述將預(yù)測(cè)獲得的磷酸根濃度與篩選出的變量相結(jié)合，共同構(gòu)建總磷預(yù)測(cè)模型，包括：
...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陸宇，劉乙奇，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：華南理工大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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