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申请/专利权人：宝武水务科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于神经网络模型的工艺药剂预测投加系统和方法，系统包括：检测实时污水数据的检测模块；采集历史运行数据组的采集模块，历史运行数据组包括历史污水数据和历史药剂投加量，将历史运行数据组分为训练样本和测试样本；训练模块，其对多个神经网络模型进行训练，得到各个神经网络预测模型；测试模块，其根据测试样本和神经网络预测模型选出最优神经网络模型；加药模块；控制模块，其用于根据实时污水数据和最优神经网络模型算出实时药剂投加量，并控制加药模块投放药剂。本发明可以实现对实时药剂投加量的预测和药剂的自动投加，并且可以根据实时污水数据对实时药剂投加量进行动态调整，防止药剂浪费的同时保证出水水质达标。
主权项：1.一种基于神经网络模型的工艺药剂预测投加系统，其特征在于，包括：检测模块，其用于获取实时污水数据；采集模块，其用于采集历史运行数据组，所述历史运行数据组包括历史污水数据以及与所述历史污水数据相对应的历史药剂投加量，并将所述历史运行数据组分为训练样本和测试样本；训练模块，所述训练模块根据所述训练样本中的所述历史污水数据和对应的所述历史药剂投加量对多个不同的神经网络模型进行训练，得到各个神经网络预测模型；测试模块，所述测试模块将所述测试样本中的历史污水数据输入至各个所述神经网络预测模型中，从而得到各个所述神经网络预测模型输出的预测药剂投加量，再根据各个神经网络预测模型的预测药剂投加量和所述测试样本中的历史药剂投加量确定最优的神经网络预测模型，并作为最优神经网络模型；加药模块，所述加药模块用于向反应池投放药剂；控制模块，其用于根据所述实时污水数据和所述最优神经网络模型计算出实时药剂投加量，并控制所述加药模块按照所述实时药剂投加量投放药剂。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝武水务科技有限公司 基于神经网络模型的工艺药剂预测投加系统和方法
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