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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明公开了一种SBR工艺出水水质的智能优控方法及系统，通过BP神经网络构建水质预测模型，可以根据进水情况预测出水水质情况，避免了出水水质不达标的情况。通过灰色关联分析确定影响C、N、P的去除率的主要因素及其影响程度，有助于明确影响水质的关键因素，有针对性地进行工艺参数调控。通过非支配排序遗传算法对预测模型的控制，构建SBR工艺出水水质智能优化模型，以C的去除率为约束条件，以N和P的去除率为目标进行规划，提高了工艺参数的优化效果和出水水质的稳定性。因此，通过以上方案能够解决现有技术中当已知SBR工艺的进水情况时，不能预测出水水质情况，并根据当前情况规划可控的工艺参数以达到最佳的出水情况的问题。
主权项：1.一种SBR工艺出水水质的智能优控方法，其特征在于，包括如下步骤：获取影响碳氮磷去除率的出水水质指标，基于影响碳氮磷去除率的出水水质指标构建SBR工艺出水水质的智能预测模型；对SBR工艺出水水质的智能预测模型进行分析，确定影响碳氮磷的去除率的影响指标；基于影响指标及SBR工艺出水水质的智能预测模型构建SBR工艺出水水质智能优化模型，求解SBR工艺出水水质的智能预测模型的最优解，实现对SBR工艺出水水质的智能优控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种SBR工艺出水水质的智能优控方法及系统
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