【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水处理工程中的预测分析和自动控制领域，具体涉及一种水质智能预测方法和废水处理自动控制系统。
技术介绍
1、sbr反应器（序批式反应器）水处理技术是污水处理的典型工艺，以其适应性、操作灵活性和资源利用效率而普及。准确预测序批式反应器系统中的氨氮浓度对于优化处理方案和确保符合严格的监管标准至关重要。
2、先进计算方法的出现，特别是机器学习和深度学习，彻底改变了水处理工程中的预测分析领域，为复杂系统的动力学提供了前所未有的见解。
3、近年来，包括lstm（长短期记忆网络）和transformer（变换器模型）在内的复杂神经网络架构的集成在水处理领域的预测建模任务中引起了极大的关注。这些架构的融合为时间序列分析提供了一个强大的框架，能够捕捉序批式反应器过程中固有的复杂时空依赖性。
4、为了提高废水处理的自动化和可持续性，必须准确预测序批式反应器水处理系统中的氨氮含量等水质指标。氨氮含量是处理效率和环境影响的重要指标。然而，复杂的动力学和氨氮测量的复杂性和非连续性阻碍了预测精度和节能降耗的自动化控
【技术保护点】
1.一种水质智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水质智能预测方法，其特征在于，在步骤S1中，废水的监测数据包括废水的电导率、溶解氧和氧化还原电位；预处理数据包括废水的监测数据的变化率和累积值。
3.根据权利要求1所述的水质智能预测方法，其特征在于，在步骤S2中，废水的氨氮含量预测模型包括依次连接的位置编码层、Transformer编码器和LSTM解码器；
4.根据权利要求3所述的水质智能预测方法，其特征在于，在位置编码层中，对输入变量集进行位置编码以输出带有位置信息的输入变量集，包括以下步骤：
<...【技术特征摘要】
1.一种水质智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水质智能预测方法，其特征在于，在步骤s1中，废水的监测数据包括废水的电导率、溶解氧和氧化还原电位；预处理数据包括废水的监测数据的变化率和累积值。
3.根据权利要求1所述的水质智能预测方法，其特征在于，在步骤s2中，废水的氨氮含量预测模型包括依次连接的位置编码层、transformer编码器和lstm解码器；
4.根据权利要求3所述的水质智能预测方法，其特征在于，在位置编码层中，对输入变量集进行位置编码以输出带有位置信息的输入变量集，包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的水质智能预测方法，其特征在于，transformer编码器包括依次连接的多头注意力机制、第一归一化层、第一线性加法层、前馈层、第二归一化层和第二线性加法层；第一线性加法层连接transformer编码器的输入；前馈层...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强林，张惪勇，舒明，李青川，邱诚，邱阳，朱蕾雨，
申请(专利权)人：成都工业学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。