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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：数据优化；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；结合了重构损失、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：建立污水加药效果预测模型；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S4中包括步骤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；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。

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