公开(公告)号：CN107358021B

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN201710402265.8

申请日：2017-06-01

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 李继庚 ,  张维 ,  蔡威 ,  满奕 ,  张燕忠 ,  刘焕彬

IPC: G16C20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于优化BP神经网络的DO预测模型建立方法，包括步骤：基于曝气池DO预测这一目标进行变量选取；对数据进行预处理；建立曝气池DO的初始预测模型并利用建模数据训练网络模型得到初步建立的DO预测模型，然后进行模型预测效果的分析；对初步建立的DO预测模型进行参数、结构的逐一优化然后利用思维进化算法优化BP网络的初始权、阈值，得到优化的预测模型；得到优化DO预测模型后，评价优化模型的预测精度和预测性能。本发明提高了对时序数据预测的精度，在一定程度改善模型性能、提高了预测准确性，对于污水处理厂进行曝气池曝气的精确控制的实施提供了便利。

公开(公告)号：CN107358021A

公开(公告)日：2017-11-17

申请号：CN201710402265.8

申请日：2017-06-01

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 李继庚 ,  张维 ,  蔡威 ,  满奕 ,  张燕忠 ,  刘焕彬

IPC: G06F19/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06N3/0454 ,  G06N3/084 ,  G16C20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于优化BP神经网络的DO预测模型建立方法，包括步骤：基于曝气池DO预测这一目标进行变量选取；对数据进行预处理；建立曝气池DO的初始预测模型并利用建模数据训练网络模型得到初步建立的DO预测模型，然后进行模型预测效果的分析；对初步建立的DO预测模型进行参数、结构的逐一优化然后利用思维进化算法优化BP网络的初始权、阈值，得到优化的预测模型；得到优化DO预测模型后，评价优化模型的预测精度和预测性能。本发明提高了对时序数据预测的精度，在一定程度改善模型性能、提高了预测准确性，对于污水处理厂进行曝气池曝气的精确控制的实施提供了便利。