基本信息:
- 专利标题： 一种基于集成学习的膜污染鲁棒预测方法
- 申请号：CN202311262520.5 申请日：2023-09-27
- 公开(公告)号：CN117609712A 公开(公告)日：2024-02-27
- 发明人： 伍小龙 , 王威 , 杨宏燕 , 韩红桂
- 申请人： 北京工业大学
- 申请人地址： 北京市朝阳区平乐园100号
- 专利权人： 北京工业大学
- 当前专利权人： 北京工业大学
- 当前专利权人地址： 北京市朝阳区平乐园100号
- 代理机构： 北京思海天达知识产权代理有限公司
- 代理人： 刘萍
- 主分类号： G06F18/20
- IPC分类号： G06F18/20 ; C02F3/12 ; C02F3/00 ; G06F18/22 ; G06F18/2135 ; G06F18/23211 ; G06N20/20
摘要：
基于集成学习的膜污染鲁棒诊断方法属于污水处理领域。由于MBR污水处理过程受到工况剧烈变化的影响，导致对膜污染的误诊断。为了首先，利用基于肘部法则的K‑Means++聚类算法对MBR污水处理过程中的工况进行划分；其次，对划分的工况建立相应的稀疏KPCA子模型，并基于集成学习将所有的子模型进行集合构建离线诊断模型。最后，提出相似度匹配法则对实时数据进行工况匹配，并选择相应的子模型进行在线诊断，避免由于工况变化剧烈带来的误诊断情况。结果表明该方法能够有效地进行膜污染诊断。