-
公开(公告)号:CN113003692B
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202110243667.4
申请日:2021-03-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,针对城市污水处理过程出水总氮难以优化排放的问题,本发明根据实际水厂运行的优良历史数据,应用偏最小二乘法选取案例库的条件属性变量构建案例库,通过挖掘案例库中的相似案例并进行匹配、推理总氮优化设定值调节甲醇加药量实现出水总氮浓度的控制,能够保证出水总氮排放合格的情况下,降低能耗,避免资源的浪费。
-
公开(公告)号:CN114755986A
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN202210296783.7
申请日:2022-03-24
Applicant: 北京北排水环境发展有限公司 , 北京工业大学
IPC: G05B19/418 , C02F1/00
Abstract: 本发明提供一种污水处理多模型预测控制方法、装置、电子设备及介质,其中,第一控制变量具有第一采样周期T1,第二控制变量具有第二采样周期T2,控制方法包括:步骤1:计算第一采样周期和第二采样周期的最小公倍数ζ;步骤2:根据系统的ζ/T1+ζ/T2‑1个采样状态建立N=ζ/T1+ζ/T2‑1个子模型,记为M1,M2...MN;步骤3:针对每个子模型建立对应的目标函数J1,J2...JN;步骤4:利用子模型Mk在任意采样时刻tk获取第一控制变量的预测值和第二控制变量的预测值,最小化目标函数Jk,根据公式实现在第一控制变量或第二控制变量有采样值的时刻实时在线控制第一控制变量和第二控制变量的值。
-
公开(公告)号:CN112967761A
公开(公告)日:2021-06-15
申请号:CN202110255012.9
申请日:2021-03-09
Applicant: 北京北排水环境发展有限公司 , 北京工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于自组织模糊神经网络的污水除磷加药计算方法及介质。该方法包括:确定以第t时刻的出水总磷浓度设定值与实际值的误差以及误差的变化率为输入数据,以第t时刻加药量增量为输出数据;基于自组织模糊神经网络,建立与时刻t相关的网络模型结构,确定第t时刻的结构参数;随时刻步进,针对网络模型结构进行模糊神经网络自组织调整;根据第t时刻的结构参数计算第t+1时刻的结构参数,获得第t+1时刻的输出数据;将第t+1时刻的输出数据加上第t时刻的加药量,获得第t+1时刻的加药量。本发明采用自组织模糊神经网络控制器根据出水总磷的检测值计算加药量,使出水总磷浓度稳定在设定值附近,最大程度节省药剂投加量。
-
公开(公告)号:CN110020831B
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN201910247012.7
申请日:2019-03-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于粒子群算法的新高考排课算法属于神经网络领域,运用粒子群算法,解决了新高考“3+3”模式中的排课问题,结合教育部所规定的教师授课计划,考虑到中学排课的实际应用情况,得到最优化处理后的令人满意的随机排课结果。本发明满足新高考政策下排课问题的硬约束条件,保证同一教师不同时出现在两个教室且无多名教师同时出现在一个班的情况。本发明能满足新高考政策下排课问题的软约束条件,保证每班每科目每天最多一节课,教学计划同步推进,保证所需教师数和教室数最少,将教学资源合理分配,减少教师和教室冗余。本发明满足新高考政策下排课问题的用户自定义约束条件,输入科目与时间段对应的得分权重后,排课结果向用户输入条件方向移动。
-
-
-