一种污水生化处理中溶解氧的预测方法技术

本发明专利技术提供一种污水生化处理中溶解氧的预测方法，所述预测方法包括：步骤S1、收集污水生化处理中的水质数据并预处理，得到数据集；对影响水质的因素进行变分模态分解，得到分解分量；步骤S2、根据步骤S1所述数据集，判断所述分解分量与溶解氧的关系，进行聚类分析，将所述分解分量分成紧密组和松散组；步骤S3、根据步骤S1所述数据集，对所述紧密组进行多任务学习训练，对所述松散组进行多视图学习训练，建立所述预测模型，并进行溶解氧预测和辅任务预测。所述预测方法将溶解氧预测以及与其相关因素的辅任务预测相结合，显著提高了对未来溶解氧预测的准确性。氧预测的准确性。氧预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种污水生化处理中溶解氧的预测方法


[0001]本专利技术涉及污水生化处理
，尤其涉及一种污水生化处理中溶解氧的预测方法。

技术介绍

[0002]在污水处理中，生化池溶解氧的稳定控制是生物脱氮的关键，目前污水处理厂对于溶解氧的控制是采用根据在线溶解氧仪的数据，人工调节，根据溶解氧仪来调控溶解氧往往存在滞后，不利于保证出水的稳定达标。
[0003]为了提升对生化池中溶解氧的预测效果，已有一些研究采用相关预测方法提前对生化池中溶解氧进行预测。
[0004]CN113033861A公开了一种基于时间序列模型的水质预测方法及系统，结合遗传算法对水质时间序列数据进行时间片段进行优化，然后将优化后的时间片段数据作为单条数据送入模型训练；结合注意力机制在模型的编解码阶段，对水质数据实现多层注意力机制，并引入外部信息实现联合建模，实现最终的水质数据预测，但该预测方法需要大规模的水质特征序列，而在实际中很多水质特征数据缺少或者无法找到足够多与溶解氧预测的特征数据。
[0005]CN111898673A公开了一种基于EMD与LSTM的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种污水生化处理中溶解氧的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：步骤S1、收集污水生化处理中的水质数据并预处理，得到数据集；对影响水质的因素进行变分模态分解，得到分解分量；步骤S2、根据步骤S1所述数据集，判断所述分解分量与溶解氧的关系，进行聚类分析，将所述分解分量分成紧密组和松散组；步骤S3、根据步骤S1所述数据集，对所述紧密组进行多任务学习训练，对所述松散组进行多视图学习训练，建立所述预测模型，并进行溶解氧预测和辅任务预测。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤S1中所述预处理包括归一化处理、缺失值处理或异常值处理中任意一种或至少两种的组合。3.根据权利要求1或2所述的预测方法，其特征在于，步骤S2中所述聚类分析的衡量指标包括余弦距离。4.根据权利要求1～3任一项所述的预测方法，其特征在于，步骤S3中所述多视图学习训练包括依次进行的卷积、池化、循环训练和全连接；优选地，所述卷积采用Conv1D卷积；优选地，所述池化采用最大池化。5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，步骤S3中所述循环训练采用循环门单元算法对所述训练数据进行训练，得到第一训练结果。6.根据权利要求5所述的预测方法，其特征在于，步骤S3中所述第一训练结果经第一全连接，进行辅任务预测，得到辅任务预测结果。7.根据权利要求6所述的预测方法，其特征在于，步骤S3中所述第一训练结果经第一全连接后，溶解氧相关部...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹文龙，杨志科，蒋秋明，
申请(专利权)人：上海上实龙创智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：