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公开(公告)号:CN114997486A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210582208.3
申请日:2022-05-26
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习网络的自来水厂的出水余氯预测方法,包括以下步骤:首先对自来水厂的数据集进行标准化预处理,然后对标准化处理后的自来水厂数据集的辅助变量利用主成分分析方法(PCA)方法得到其低维的特征映射,再通过将辅助变量的低维特征映射作为输入、目标变量作为输出,最后使用求伪逆的方法训练宽度学习网络模型,得到自来水厂出水余氯预测模型。本发明克服了观测数据存在的非线性、时变性、干扰性问题,为自来水厂日常的运行决策提供了技术参考。