公开(公告)号：CN114037163A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111329912.X

申请日：2021-11-10

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 薄翠梅 ,  张学东 ,  张泉灵 ,  李俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于动态权重PSO粒子群算法优化BP神经网络的污水处理出水质量预警方法，该方法是基于以下步骤实现的：1)在分析A2O污水处理工艺的基础上，通过相关性分析确定进水流量、进水总氮、进水COD、溶解氧浓度、氧化还原电位ORP、进水PH值等6个关键指标为出水总氮、出水COD预测模型的输入变量，并对数据进行预处理；2)建立一种基于动态权重PSO优化BP神经网络的污水处理出水质量预测模型，并对模型的精确度进行验证；3)利用建立好的模型，输入6个关键指标的数据集，对出水总氮、出水COD进行预测，通过分析预测结果给出相应预警。本发明设计合理，不仅解决了传统BP神经网络在对出水质量预测时的结构复杂冗余、容易陷入局部极值的问题，同时较大程度的提高了出水质量的预测精度，且对污水处理厂出水质量进行了预警，能够达到提前预知、提前应对的效果。