[发明专利]一种废水处理进水水质时序变化智能预测方法在审
| 申请号： | 201811130628.8 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109359741A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 黄明智;易晓辉;阮菊俊;王晓珊;章涛;孔少飞;应光国 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06N7/04 | 分类号： | G06N7/04;G06N3/12;G06N3/08;G06F17/50 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄磊 |
| 地址： | 510006 广东省广州市番*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种废水处理进水水质时序变化智能预测方法，包括：(1)通过小波变换对时序序列参数进行分解，重构分解系数得到近似部分序列和细节部分序列；(2)采用模糊理论改进的马尔科夫链法，对历史数据序列水质参数进行模拟状态划分，构建模糊可能性组成的状态转移矩阵；(3)将小波变换得到的各个序列分别按照模糊马尔科夫链法进行建模进行预测；(4)将近似部分序列和细节部分序列在未来时段的预测值输入到采用遗传算法进行优化的神经网络。本发明所提出的方法能够快速、准确地获得废水处理BOD的浓度，准确掌握进水水质负荷对系统的影响及进水水质时序变化规律，提高废水处理的质量和效率，保证过程安全稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 进水水质 废水处理 时序变化 马尔科夫链 小波变换 智能预测 近似 状态转移矩阵 分解 模糊 过程安全 历史数据 模糊理论 模拟状态 神经网络 时序序列 水质参数 稳定运行 遗传算法 预测 构建 建模 重构 优化 改进 保证 | ||
【主权项】：
1.一种废水处理进水水质时序变化智能预测方法，其特征在于，包括：(1)通过小波变换对作为参数的BOD历史数据时间序列进行分解，重构分解系数得到近似部分序列和细节部分序列；(2)采用模糊理论改进的马尔科夫链法，在设定模糊状态划分数目和模糊隶属度函数的条件下，对BOD历史数据序列参数进行模拟状态划分，构建模糊可能性组成的状态转移矩阵；(3)将进行小波变换分解重构后得到的近似部分序列和细节部分序列分别按照模糊马尔科夫链法进行建模，从而进行预测；(4)将近似部分序列和细节部分序列在未来时段的预测值输入到采用遗传算法进行优化的神经网络，神经网络的输出值即为生化需氧量值。
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