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龙图腾网获悉江苏政和生态环境有限公司申请的专利一种基于知识选择的废水处理过程多目标优化控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120029103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411341569.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于知识选择的废水处理过程多目标优化控制方法是由安佳琦;蒋定政;沈明辉;吕志祥;陆晓伟;蒋元庆;祝力;周栋宏;龚哲良;孙宁玲设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识选择的废水处理过程多目标优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及化学或物理变量的控制技术领域，公开了一种基于知识选择的废水处理过程多目标优化控制方法。本发明通过在待处理的废水储蓄池内安装一系列在线检测设备，并通过各个在线检测设备之间的配合实现对废水储蓄池内的废水中物质数据的监测；同时基于各个在线检测设备对不同废水数据的收集，并将收集到的废水数据进行预处理的方式减少数据的冗余；并通过将处理后的数据输入Elman神经网络进行处理的方式实现对废水数据的特征提取，同时本发明通过非支配遗传算法对Elman神经网络进行优化的方式提高Elman神经网络的处理精度；同时根据Elman神经网络处理后的结果对废水进行处理调整，提高了废水处理过程的精度和效率。

本发明授权一种基于知识选择的废水处理过程多目标优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识选择的废水处理过程多目标优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过在废水储蓄池内安装一系列检测设备实时收集废水中主要物质数据； 具体包括：基于其中的在线溶解氧仪通过设定废水中溶解氧的浓度阈值对收集到的废水进行区分，判断收集到的废水是好氧型还是厌氧型；同时根据在线溶解氧仪判断标准将废水转移至对应的环境，进而通过在线检测设备实时的检测废水内各个成分的变化情况； S2、基于在废水储蓄池内安装一系列检测设备实时收集分类后的废水数据并进行数据预处理，得到预处理后的废水数据，废水数据包括废水中各成分含量数据； S3、通过非支配遗传算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值，得到优化后的Elman神经网络；通过优化后的Elman神经网络对所述预处理后的废水数据进行处理，得到Elman神经网络处理后的废水数据； S4、根据Elman神经网络处理后的废水数据结合权值以及设定的阈值进行分析； 具体包括：根据结合权值以及设定的阈值后的比较结果选取累积方差贡献率大于85％的前n个主成分，并按照贡献率大小对前n个主成分进行排序，基于排序依次对废水中主成分进行处理；处理完成后对累积方差贡献率不小于15％的成分按贡献率大小进行排序并将成分排序相同的废水进行混合； S5、基于比较后的结果将废水导向对应的废水处理中心进行处理； 具体包括：在对废水中的累积方差贡献率大于85％的前n个主成分处理完成后，处理完成后的废水重复进行S2-S5的操作，直至到达废水处理标准。

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