[发明专利]多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法

权利要求书

1.一种多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法，其特征在于，所述的方法至少包括建模步骤，所述的建模步骤包括：

1)把预处理后的污水样本数据划分为训练集{S1}、{S2}和测试集{T}。

2)构建M个不同模式的M个学习器f_m(x)，其中，m＝1,2,…,M；M个学习器采用并行连接；

3)为每个学习器进行多特征选择，选出彼此之间不相关或弱相关的K_m个变量，其中，m＝1,2,…,M，作为第m路学习器输入数据的特征。

4)并行分M路进行学习；把训练集{S1}内的样本，分别保留K_m个特征后得到M组输入序列x_m，用x_m去训练f_m(x)；

5)把训练集{S2}内的样本，分别保留K_m个特征后得到M组输入序列x_m，经过相应的f_m(x)后输出为z_m；再把z_m作为输入，样本的目标值为输出，以平方和损失函数最小化为目标进行线性回归，收敛到权值向量w_m，其中，m＝1,2,…,M；

6)把{S1}和{S2}的并集作为训练集，把{T}作为测试集，最终得到模型在测试集上的输出。

2.如权利要求1所述的多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法，其特征在于，

所述的M个学习器的算法在决策树回归、随机森林、梯度提升树、自回归移动平均(ARIMA)、支持向量机、神经网络、深度神经网络中进行选择。

3.如权利要求1所述的多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法，其特征在于，

所述的污水处理目标参数是污水处理系统处理后出水的水质监测指标、污水处理流程中的工艺控制参数(比如鼓风量)和/或污水处理流程中的工艺观察参数(比如溶解氧)中的一个或几个。

4.如权利要求1所述的多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法，其特征在于，所述的污水处理系统是以生物法为核心工艺的污水处理系统；所述的生物法为：活性污泥法、生物膜法、厌氧生物处理法、自然条件下的生物处理法中的一种或几种的结合。

5.如权利要求1所述的多模式多特征聚合回归的污水处理目标参数预测方法，其特征在于，所述的污水样本数据为原始样本库中的一部分或全部；所述的原始样本库是入水参数(水量、水温、各项监测的水质指标)、出水参数(各项监测的水质指标)、工艺控制参数(比如鼓风量、某药剂的投放量)、工艺观察参数(比如溶解氧)的集合；各特征值按时间顺序记录在原始样本库。