一种污水处理过程参数长窗预测方法技术

本发明专利技术公开了一种污水处理过程参数长窗预测方法，包括：采集预测变量数据和特征参数数据，并基于所述预测变量数据和特征参数数据构造数据集；建立一个以上参数预测模型，分别输入数据集进行预测，并计算不同数据集和建模方案下预测变量的预测结果；使用R2和MAPE指标，对不同的参数预测模型得到的预测结果进行评价；从所述预测结果中选取预测精度最高的参数预测模型，得到预测数据。使用多套的建模流程对多类预测变量进行预测，实现对水处理过程中多类参数的精确预测，有利于工作人员制定合理的水处理设备清洗和维修计划，灵活的处理水处理过程参数预测中的各类情况，提高污水处理的效率。的效率。的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种污水处理过程参数长窗预测方法


[0001]本专利技术涉及污水处理的
，尤其涉及一种污水处理过程参数长窗预测方法。

技术介绍

[0002]污水处理是通过一系列生化过程对污水进行净化，使污水达到排入某一水体或再次使用的水质要求的过程，在建筑、农业、交通、能源、石化、环保、城市景观、医疗、餐饮等各个领域都有着广泛的应用。污水处理是实现水资源的重复循环利用的一个不可或缺的环节，对节约水资源和维持水资源的可持续发展都起到了非常重要的作用。
[0003]但是，污水处理过程不仅涉及一系列复杂的物理和化学过程，还需要多个机械化设备、电子设备和测量仪表等仪器相互配合，是一个复杂的工业系统。同时，为了保证出水水质满足特定的水质要求，则需要保证污水处理过程中的各个设备都保持正常运行的状态，这就需要对污水处理各个环节中的一系列参数进行在线测量，从而实时监测污水处理的情况。但是，由于测量系统通常存在一定的迟滞现象，并且由于污水处理过程中恶劣的工作环境，使水处理设备和测量仪表很难在这种环境下稳定、正常的运行，所以需要对污水处理中各个环节的参数进行提前预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种污水处理过程参数长窗预测方法，其特征在于，包括：采集预测变量数据和特征参数数据，并基于所述预测变量数据和特征参数数据构造数据集；建立一个以上参数预测模型，分别输入数据集进行预测，并计算不同数据集和建模方案下预测变量的预测结果；使用R2和MAPE指标，对不同的参数预测模型得到的预测结果进行评价；从所述预测结果中选取预测精度最高的参数预测模型，得到预测数据。2.如权利要求1所述的污水处理过程参数长窗预测方法，其特征在于：基于数据集选择预测变量及其相关的特征参数，通过滑动窗口的方法构造多个长窗预测的数据集。3.如权利要求2所述的污水处理过程参数长窗预测方法，其特征在于：使用滑动窗口方法对时间序列分段处理，定义所述时间序列为{y1,y2...y
n
}，其关系表达式为：其中，n表示时间序列的长度，假设观测视界长度为5，预测视界长度为1，滑动窗口的方法可具体表示为前5列是输入特征的内因部分，第6列是输出数据。4.如权利要求3所述的污水处理过程参数长窗预测方法，其特征在于：在滑动窗口的处理过程中引入外部特征，定义所述外部特征序列为{f1,f2...f
n
}，输出数据为{y6,y7...y
n
}，引入外部特征的关系表达式为：其中，n表示时间序列的长度，前5列表示输入特征的外因部分，第6列是输出数据，将所述内因和外因特征相组合，建立内因和外因特征集F与输出数据Y的映射关系，得到长度为n
‑
5的预测时间序列5.如权利要求4所述的污水处理过程参数长窗预测方法，其特征在于：根据参数预测建模的流程，分别建立数据清洗、特征工程、数据降维和回归分析的算法库，以此制定多种参数预测模型。6.如权利要求5所述的污水处理过程参数长窗预测方法，其特征在于：对于长度为n的时间序列{y1...y
n

【专利技术属性】
技术研发人员：张明，张儒，谢新民，孙自飞，甘雨，
申请(专利权)人：南京天洑软件有限公司，
类型：发明
国别省市：