(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211299845.6 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 重庆大学 地址 400030 重庆市沙坪坝区沙正 街174号 (72)发明人 赵志伟 李友皝 林艳 梁志杰  (74)专利代理 机构 重庆乐泰知识产权代理事务 所(普通合伙) 50221 专利代理师 雷钞 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种小型村镇供水工程混凝剂投加量预测 方法 (57)摘要 本发明公开了一种小型村镇供水工程混凝 剂投加量预测方法, 属于给水处理技术领域, 通 过群智能算法优化人工神经网络的权值及阈值, 建立基于 人工神经网络的混凝投药模 型; 收集实 际运行数据, 剔除原始数据的异常值, 并分析数 据的相关性, 舍去强相关性的指标后, 将处理好 的数据用于混凝投药模型的训练; 将预设数据参 数输入至训练好的混凝投药模型中进行预测, 并 输出当前状态下的混凝剂投加量。 本发明使 得混 凝沉淀单元在水源水量水质波动时, 依然能够精 准预测混凝剂投药量, 稳定出水水质, 降低混凝 剂药耗, 节约水厂运行成本 。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115526423 A 2022.12.27 CN 115526423 A 1.一种小型村镇供 水工程混凝剂投加量预测方法, 其特 征在于: 包括以下步骤: Sl: 通过群智能算法优化人工神经网络的权值及阈值, 建立基于人工神经网络的混凝 投药模型; S2: 收集实际运行数据, 剔除原始数据的异常值, 并分析数据的相 关性, 舍去强相 关性 的指标后, 将处 理好的数据用于混凝投药模型的训练; S3: 将预设数据参数输入至训练好的混凝投药模型中进行预测, 并输出当前状态下的 混凝剂投加量。 2.根据权利要求l所述的小型村镇供水工程混凝剂投加量预测方法, 其特征在于: 步骤 S1中群智能算法优化人工神经网络的权值及阈值包括以下步骤: A1: 根据以下公式初始化 N个栖息地 Hi(SIVj)=lbj+rand×(ubj‑lbj) 其中, Hi(SIVj)为第i个栖息地的第j个SIV, ubj和lbj为第j个SIV的上界和下界, rand为 均匀分布在[0, 1]之间的随机值; A2: 对初始化的栖息地执 行反向学习机制, XRL=lb+(ub‑X) 其中, X为候选解或个体, lb和ub分别为优化问题定义域的上界和下界, XRL为候选反向 解或反向个 体; A3: 设置最大变异率pmmax和最小变异率pmmin, 并根据用户需求设置一个灰狼优化算法 的运行概 率Prob; A4: 评估每 个栖息地的适应度HSI, 并根据HSI 值由优至劣排列; A5: 根据以下公式计算每 个栖息地的迁入率 λi; λi=I(1‑Si/Smax) 其中, λi为第i个栖息地物种迁入率, Si为第i个栖息地的物种数量, Smax为栖息地最大物 种数量, I 为最大迁入率; A6: 根据用户设置的最大迭代次数MaxIT进行迭代: 若当前迭代次数小于最大迭代次数 的一半时执行生物地理学优化算法; 若当前迭代次数大于等于最大迭代次数的一半时则执 行灰狼优化 算法。 3.根据权利要求2所述的小型村镇供水工程混凝剂投加量预测方法, 其特征在于: 所述 步骤A6中, 执 行所述生物地理学优化 算法包括以下步骤: B1: 根据以下公式计算每一代种群的变异率, 再随机生成一 位0~1的随机数; pmt=pmmax‑(pmmax‑pmmin)×t/MaxIT 其中, pmt, pmmin, pmmax分别为第t次迭代的变异率、 最小变异率和最大变异率; t为 当前迭 代次数, MaxIT为 最大迭代次数; B2: 如果生成的随机数小于迁入率则根据以下公式执行迁移操作, 否则不执行迁移操 作; k=ceil((i‑1)*rand), i≠1 Hi(SIVj)=rand* Hi(SIVj)+(1‑rand)*Hk(SIVj) 其中, i为迁入栖息地 位置序号, k 为迁出栖息地 位置序号, cei l()为向上 取整函数; B3: 如果生成的随机数小于变异率则根据以下公式执行变异操作, 否则不执行变异操权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115526423 A 2作; rn=ceil(rand×D) Hi, t+1(SIVj)=H1, t(SIVrn) 其中, D为优化问题空间维度, rn为栖息地位置序号, Hi, t(SIVj)为第t次迭代中第i个栖 息地的第j个SIV; B4: 判断迁移和变异后的种群是否越界并计算合理的种群的适应度, 最后根据适应度 大小进行淘汰劣等种群。 4.根据权利要求2所述的小型村镇供水工程混凝剂投加量预测方法, 其特征在于: 所述 步骤A6中, 执 行所述灰狼优化 算法包括以下步骤: C1: 根据种群前三个最优适应度确定α, β 和 δ狼, 再根据以下公式更新 参数a, A和C, 其中, 和 为系数向量, 为随迭代次数由2线性递减至0的参数, 和 为[0, 1]的随机 向量; C2: 根据以下公式更新狼群的位置: 其中, 为灰狼与猎物之间的距离, 为第t次迭代的灰狼位置, 和 分别为α, β 和 δ狼的位置; C3: 判断更新后的狼群位置是否越界并分别计算适应度值, 根据适应度值大小将前三 个最优的权值和阈值 参数赋值于α, β 和 δ狼; C4: 当迭代次数达到最大迭代次数后将α 狼对应的权值和阈值输出, 此为优化后的人工 神经网络模型的权值和阈值; C5: 将优化后的权值和阈值作为人工神经网络模型的权值, 进而确定混凝投药模型的 参数结构。 5.根据权利要求l所述的小型村镇供水工程混凝剂投加量预测方法, 其特征在于: 所述 步骤S3中, 所述预设数据参数包括; 出水浊度、 原水流量、 原水温度、 原水浊度、 原水pH值、 原 水CODmn、 原水UV254、 原水导电率、 原水色度。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115526423 A 3

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