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公开(公告)号：CN110320892A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910635096.1
申请日：2019-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于设备故障诊断领域，尤其涉及一种基于Lasso回归的污水处理设备故障诊断系统及方法；所述故障诊断系统包括污水子处理系统、若干监管客户端以及若干数据采集装置；所述污水处理子系统包括中心控制台、通信服务器、总数据存储服务器以及数据采集服务器；所述中心控制台包括控制模块、数据接口模块、数据分类模块、机器学习模块以及数据通信模块；通过获取数据采集装置上的数据，机器学习模块对其进行学习训练，从而构建出多个子回归预测模型，预测出各类污水处理设备的故障类型，本发明为污水处理的工程管理和治理决策提供一定基础的诊断帮助，有效的满足污水处理过程中对污水处理环境故障问题的实时监控和诊断的要求。
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公开(公告)号：CN110400234A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910639232.4
申请日：2019-07-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于BP神经网络的城市供水调度方法及系统，所述方法包括根据退火算法改进的遗传算法和Metropolis准则获得最优的初始权值阈值，并将该权值阈值输入神经网络，将训练数据输入BP神经网络进行训练，计算BP神经网络的网络的误差均方和，若网络的误差均方和满足设定阈值，则完成训练；否则更新权值阈值继续训练；将当前需要预测的地区的水务信息数据输入BP神经网络，BP神经网络即可输出供水调度信息；本发明的模型预测输出和实际负荷值拟合度更好，且预测输出稳定性较好，没有出现大幅度的波动，即本发明对水资源调度预测更可靠，更有优势。
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公开(公告)号：CN110320892B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201910635096.1
申请日：2019-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于设备故障诊断领域，尤其涉及一种基于Lasso回归的污水处理设备故障诊断系统及方法；所述故障诊断系统包括污水子处理系统、若干监管客户端以及若干数据采集装置；所述污水处理子系统包括中心控制台、通信服务器、总数据存储服务器以及数据采集服务器；所述中心控制台包括控制模块、数据接口模块、数据分类模块、机器学习模块以及数据通信模块；通过获取数据采集装置上的数据，机器学习模块对其进行学习训练，从而构建出多个子回归预测模型，预测出各类污水处理设备的故障类型，本发明为污水处理的工程管理和治理决策提供一定基础的诊断帮助，有效的满足污水处理过程中对污水处理环境故障问题的实时监控和诊断的要求。
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公开(公告)号：CN110245881A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910639180.0
申请日：2019-07-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及机器学习领域，特别涉及一种基于机器学习的污水处理的水质预测方法及系统，所述方法包括确定污水的测量参数和污水处理的行业标准，并初始化污水的测量参数，并将测量参数的特征权重向量初始化为1；获取污水测量参数的适应度，将适应度最大的个体作为最优的个体；将最优的个体复制n-1个，并在每个复制的个体上的特征权重上加一个随机值；获取当前个体的适应度，选择适应度最大的个体作为最优的个体；若达到最大迭代次数，则输出最优的特征权重向量；将得到最优特征向量输入线性支持向量机；将实时污水测量参数输入完成训练的线性支持向量机即可得到预测结果；本发明可以有效地对污水质量进行预测，为实际的污水处理提供辅助。
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