公开(公告)号：CN117313949A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311373271.7

申请日：2023-10-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 廖孝勇 ,  游锐 ,  林景栋 ,  陈金玉 ,  李源琼 ,  王浓宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及污水管网监测技术领域，公开了一种基于LSTM神经网络的污水管网流量预测方法。本发明一种基于LSTM神经网络的污水管网流量预测方法包括以下步骤：S1.采集数据；S2.数据加工和重组；S3.构造预测模型；S4.训练LSTM神经网络预测模型；S5.流量预测。本发明方法能够自动识别污水管网流量数据中的隐含知识，挖掘管网出口流量的变化规律，不需要人工分析流量数据之间的相互联系，极大地简化了流量预测过程，可帮助一线人员及时预警流量冲击，具有设计合理、操作简便、可视化强、性能可靠稳定等特点。

公开(公告)号：CN117311151A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311331990.2

申请日：2023-10-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 廖孝勇 ,  李源琼 ,  林景栋 ,  陈金玉 ,  游锐 ,  王浓宇

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及污水处理控制技术领域，公开了一种基于LSTM神经网络预测模糊控制的碳源投放模型。本发明按以下步骤控制污水处理过程中的碳源投放：S1.确定监测指标和监测数据的采样频率，获取在线监测数据，并对在线监测数据进行预处理；S2.对预处理后的在线监测数据进行PCA降维处理，构造特征指标；S3.构造LSTM神经网络模型；S4.用离线数据训练LSTM神经网络模型；S5.构造模糊倍率修正模块；S6.结合训练后LSTM神经网络模型和模糊倍率修正模块，获取实际应投放碳源流量，并驱动控制变量对应的变频器和变频控制仪器。本发明一种基于LSTM神经网络预测模糊控制的碳源投放模型，智能、高效、自动化程度高，可降低污水厂的能耗、物耗，稳定工艺处理过程参数，提高排水水质。