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申请/专利权人：厦门市政工程有限公司

摘要：本发明公开了基于大数据的污水加药效果预测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、数据优化、建立污水加药效果预测模型和污水加药效果预测。本发明属于效果预测技术领域，具体是指基于大数据的污水加药效果预测方法及系统，本方案基于仿射变换的可逆流模型，将掩码层替换为可学习的门控层；基于门控层输出确定内在维度和冗余维度；重构损失函数结合了重构损失、维度因子和门控值的平均间隔，使得数据重构减少冗余，提高重构精度和优化效率；引入忆阻器模型设计自适应激活函数，提高模型的灵活性和适应性；并基于自适应激活函数得到混合自适应激活函数；使得模型在应对污水加药效果中的复杂数据时，具有更高的准确性和可靠性。

主权项：1.基于大数据的污水加药效果预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：基于仿射变换的可逆流模型，将掩码层替换为可学习的门控层；基于门控层输出区分内在维度和冗余维度；结合重构损失、维度因子和门控值的平均间隔重构损失函数，进而实现数据优化；步骤S4：引入忆阻器模型设计自适应激活函数；并基于自适应激活函数得到混合自适应激活函数；进而完成污水加药效果预测模型的建立；步骤S5：污水加药效果预测；在步骤S1中，所述数据采集是采集历史污水加药效果数据；所述污水加药效果数据包括水质参数数据、加药参数数据、工艺参数数据、环境参数数据和加药效果评估等级；将加药效果评估等级作为数据标签；在步骤S5中，所述污水加药效果预测是基于建立完成的污水加药效果预测模型；实时采集水质参数数据、加药参数数据、工艺参数数据和环境参数数据，经数据预处理和数据优化后输入至污水加药效果预测模型中，将污水加药效果预测模型的输出作为污水加药效果预测结果；预先设有等级阈值，若加药效果评估等级低于等级阈值，则进行预警处理；在步骤S4中，具体包括以下步骤：步骤S41：设计忆阻器模型；忆阻器是具有非线性特性的电阻，模型定义如下： ；式中，i2是电流；v是电压；是忆阻器的状态变量；a和b是忆阻器内部参数；步骤S42：设计自适应激活函数；引入忆阻器构建激活函数；所用公式如下： ；式中，MU·是自适应激活函数；是激活函数输入；步骤S43：构建混合自适应激活函数；基于自适应激活函数建立污水加药效果预测模型的激活函数；所用公式如下： ；式中，、、和分别是第1个、第2个、第3个和第4个神经元的对自身输入的激活输出；、、和分别是第1个、第2个、第3个和第4个神经元的输入；、和分别是第1个神经元、第2个神经元和第3个神经元与自身的突触权重；和分别是第1个神经元与第2个神经元和第3个神经元的突触权重；和分别是第2个神经元与第1个神经元和第3个神经元的突触权重；和分别是第3个神经元与第1个神经元和第2个神经元的突触权重；a和b是忆阻器内部参数；MU·是自适应激活函数；步骤S44：污水加药效果预测模型判定；污水加药效果预测模型采用交叉熵损失函数；预先设有正确率阈值；若污水加药效果预测模型对训练集的损失收敛，则污水加药效果预测模型训练完成；若训练完成的污水加药效果预测模型对测试集的预测正确率高于正确率阈值，则污水加药效果预测模型建立完成；否则，重新划分数据集并调整参数重新训练污水加药效果预测模型。

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