一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质，其中方法包括：污水处理数据划分为标记数据集和未标记数据集；计算标记数据集中任两组数据之间的差异性距离，根据差异性距离计算标记数据集中每组数据的结构熵；根据结构熵对标记数据集进行聚类处理，获得m个标记数据子集；根据差异性距离将未标记数据集中每一个未标记数据划分到对应的标记数据子集，根据标记数据子集获取未标记数据对应的出变量；根据新的标记数据更新标记数据子集；根据新的标记数据子集构建预测模型；获取测试数据，根据测试数据获取对应的预测模型进行预测，获得预测值。本发明专利技术通过结构熵聚类的处理，提高了预测精度和效率，可应用于污水处理技术领域。理技术领域。理技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及污水处理
，尤其涉及一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]在污水处理过程中，软测量方法被广泛地应用于重要但却不易测量的出水变量，如总氮(Total Nitrogen)、总磷(Total Phosphorus)、生物需氧量(Biochemical Oxygen Demand)、化学需氧量(Chemical Oxygen Demand)等的预测问题。随着工业技术的发展，污水处理的过程日趋复杂，我们对于这些重要出水变量的预测要求也在不断地提高。然而，传统软测量方法对具有强烈波动和非线性的出水变量的预测结果并不理想。此外，由于恶劣的工作环境、高昂的运行和维护成本，导致收集的数据不完整，输入和输出变量存在严重的不平衡。

技术实现思路

[0003]为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于出水变量预测的软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：获取污水处理数据，将污水处理数据划分为标记数据集L和未标记数据集U；计算标记数据集L中任两组数据之间的差异性距离，根据差异性距离计算标记数据集L中每组数据的结构熵E
i
；根据结构熵E
i
对标记数据集L进行聚类处理，获得m个标记数据子集L1，L2，...L
m
；根据差异性距离将未标记数据集u中每一个未标记数据x
u
划分到对应的标记数据子集L
i
，根据标记数据子集L
i
获取未标记数据x
u
对应的出变量获得新的标记数据根据新的标记数据更新标记数据子集L
i
，获得新的标记数据子集L
′1，L
′2，...，L
′
m
；根据新的标记数据子集构建预测模型f
i
；获取测试数据x
t
，根据测试数据x
t
获取对应的预测模型进行预测，获得预测值2.根据权利要求1所述的一种用于出水变量预测的软测量方法，其特征在于，在获取污水处理数据的步骤后，还包括以下步骤：对污水处理数据进行归一化处理；其中，归一化处理的公式如下：x
min
和x
max
分别代表这组数据中的最小值和最大值，x和分别表示原始数据和归一化处理后的数据。3.根据权利要求1所述的一种用于出水变量预测的软测量方法，其特征在于，差异性距离通过以下公式计算获得：d(x
i
，x
j
)＝(l
‑
s(x
i
，x
j
))/ld(x
i
，x
j
)表示x
i
和x
j
两个数据的差异性距离，s是x
i
和x
j
的相似度，l是输入变量的维度；θ(x
ip
，x
jp
)表示数据x
i
和x
j
在第p维度上的相似性：i≠j，1≤i，j≤n，1≤p≤l其中，r表示相似性的限度；结构熵E
i
通过以下公式计算获得：E
i
表示数据x
i
的结构熵；
其中，D
ij
表示x
i
和x
j
的差异性距离，的差异性距离，是整个标记数据集L的平均差异性距离。4.根据权利要求1所述的一种用于出水变量预测的软测量方法，其特征在于，所述根据结构熵E
i
对标记数据集L进行聚类处理，获得m个标记数据子集L1，L2，...L
m
，包括：将标记数据集L中每组数据的结构熵E
i
进行升序排列，获取前m个结构熵E
i
对应的数据作为m个聚类中心l
i
；根据差异性距离将标记数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘乙奇，李东，黄道平，许翀，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：