简介:
基于自适应模糊神经推理系统的污水COD出水浓度预测方法,涉及污水处理领域。本发明是为了解决污水COD浓度预测方法还存在操作过程复杂无法适用于工厂中的预测的问题。本发明包括:获取待预测的污水数据,将待预测的废水数据输入到COD出水浓度预测系统中获得污水COD出水浓度;COD出水浓度预测系统获得方式为:获取废水数据,并利用废水数据获得训练集和测试集;利用减法聚类后的训练集建立初始模糊推理系统;对初始模糊推理系统进行优化;利用测试集测试优化后的初始模糊推理系统,若初始模糊推理系统的准确率大于等于预设阈值则保存该优化后的初始模糊推理系统;利用R2、RMSE、APE获得COD出水浓度预测系统。本发明用于预测COD出水浓度。
基于自适应模糊神经推理系统的污水COD出水浓度预测方法,涉及
污水处理领域。本发明是为了解决污水COD浓度预测方法还存在操作过程复杂无法适用于工厂中的预测的问题。本发明包括:获取待预测的污水数据,将待预测的废水数据输入到COD出水浓度预测系统中获得污水COD出水浓度;COD出水浓度预测系统获得方式为:获取废水数据,并利用废水数据获得训练集和测试集;利用减法聚类后的训练集建立初始模糊推理系统;对初始模糊推理系统进行优化;利用测试集测试优化后的初始模糊推理系统,若初始模糊推理系统的准确率大于等于预设阈值则保存该优化后的初始模糊推理系统;利用R2、RMSE、APE获得COD出水浓度预测系统。本发明用于预测COD出水浓度。