基于模糊神经网络预测污水水质数据的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710159923.5
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06
申请日期：
2017-03-17
申请人：
浙江工商大学

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著录项信息

专利名称	基于模糊神经网络预测污水水质数据的方法
申请号	CN201710159923.5	申请日期	2017-03-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-07-21	公开/公告号	CN106971241A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	浙江工商大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区浙江工商大学信息楼518 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江工商大学	当前权利人	浙江工商大学
发明人	琚春华;陈冠宇;鲍福光;王学成;汪磊
代理机构	杭州裕阳联合专利代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明为一种基于模糊神经网络预测污水水质数据的方法，包括以下步骤收集训练和测试与系统所需要的样本；对所有训练样本进行聚类；对每条模糊规则对应的神经网络NNm进行训练，m代表模糊规则的个数，训练稳定后，将归一化后的关键水质指标作为预测样本输入模糊神经网络中进行对干粉投药量的预测。本发明的有益效果在于企业就可以根据预测的水质数据，做到基于预测模型的泵站流量控制，以及确定污水处理时投放微生物、药剂的量和时间点，克服了传统的污水处理时凭经验判断泵站流量和添加药剂的人工操作，为污水的智能处理提供了强大的助力，具有良好的实际应用价值。

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