基于机器学习的多目标复杂排水系统可调堰智能操控方法

    公开(公告)号:CN113642230A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110780334.5

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 本发明提供基于机器学习的多目标复杂排水系统可调堰智能操控方法。本发明涉及控制对象的判别状态要素、总体与样本的马氏距离、先验概率、后验概率函数结构,并以误判率为输出反馈求解器。本发明基于机器学习判别分析计算,选取管道初始水位、关键点水位流量、泵站前池水位、最不利点水位等关键状态要素敏感数据,通过贝叶斯法、线性判别、线性对角、二次判别四种机器学习判别方法对排水系统控制的关键步骤进行辅助决策。本发明所需外部数据简单、易于实时采集,且训练样本可以不断扩充累计,训练样本越接近总体,判断效果越好。本发明为提高复杂排水系统可调堰智能操控水平提供了有效方法,有助于提高复杂排水系统整体运行水平。

    基于机器学习的多目标复杂排水系统可调堰智能操控方法

    公开(公告)号:CN113642230B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202110780334.5

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 本发明提供基于机器学习的多目标复杂排水系统可调堰智能操控方法。本发明涉及控制对象的判别状态要素、总体与样本的马氏距离、先验概率、后验概率函数结构,并以误判率为输出反馈求解器。本发明基于机器学习判别分析计算,选取管道初始水位、关键点水位流量、泵站前池水位、最不利点水位等关键状态要素敏感数据,通过贝叶斯法、线性判别、线性对角、二次判别四种机器学习判别方法对排水系统控制的关键步骤进行辅助决策。本发明所需外部数据简单、易于实时采集,且训练样本可以不断扩充累计,训练样本越接近总体,判断效果越好。本发明为提高复杂排水系统可调堰智能操控水平提供了有效方法,有助于提高复杂排水系统整体运行水平。

    一种掺硼金刚石电极净化污水并抑制副产物的方法

    公开(公告)号:CN116177685A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310006400.2

    申请日:2023-01-04

    Abstract: 本发明公开了一种掺硼金刚石电极净化水和/或污水并抑制电解过程中产生的高毒氯代副产物——氯酸盐(ClO3‑)和高氯酸盐(ClO4‑)的方法,具体包括以下步骤:S1电极预处理:采用物理和/或化学方法去除掺硼金刚石电极表面的非金刚石碳杂质,获得预处理电极;S2加入化学试剂处理污水:将碳酸盐或碳酸氢盐加入待处理的污水中,使污水中碳酸根或碳酸氢根的浓度为1mmol/L~10mol/L;S3氧化有机污染物:采用水处理设施将处理后的污水以指定电流密度或电压电解处理。本发明不仅方法简单,而且使用原料成本较低,有效提升有机污染物的降解效率,具有良好的经济效益和市场应用前景。

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