一种土木建筑污水处理方法及系统

专利主权项内容

1.一种土木建筑污水处理方法，其特征在于，包括以下步骤：基于污水处理的历史数据，采用混沌时间序列分析方法，分析数据的非线性特征，结合BP神经网络，对数据进行深度学习训练，生成流量和负荷预测模型的步骤具体为：基于污水处理的历史数据，采用混沌时间序列分析方法，通过计算Lyapunov指数和构建Poincaré映射，分析非线性动态环境中的混沌特性，生成混沌特性分析结果；基于所述混沌特性分析结果，采用相空间重构方法，通过选定嵌入维数和延迟时间，并捕捉流量和负荷波动的动态特征，生成混沌时间序列模型；基于所述混沌时间序列模型，采用BP神经网络，通过设置网络层结构和学习率，对神经网络进行训练，识别和学习数据中的多种模式，生成训练的神经网络模型；基于所述训练的神经网络模型，采用模型优化技术，通过进行模型验证和交叉验证，整合混沌时间序列的特征和神经网络的学习结果，生成流量和负荷预测模型；基于所述流量和负荷预测模型，采用动态时间弯曲算法，对多时间点的水质数据进行时间序列匹配，通过比对历史数据与实时数据，调整数据对齐，生成水质预测模型的步骤具体为：基于所述流量和负荷预测模型，采用动态时间弯曲算法，通过建立累积距离矩阵和利用动态规划寻找路径，进行多时间点的水质数据初步时间序列匹配，生成初步时间序列匹配结果；基于所述初步时间序列匹配结果，采用时间序列对齐技术，通过对时间点的调整，改变整体时间序列的对齐误差，细化时间序列匹配过程，生成调整后的时间序列匹配结果；基于所述调整后的时间序列匹配结果，采用数据校准技术，通过均值校正和方差归一化，对时间序列中的每个数据点进行校正，消除偏差和随机噪声，生成优化的时间序列匹配结果；基于所述优化的时间序列匹配结果，采用模型融合技术，通过合并历史数据和实时数据的特征，整合多维数据源信息，生成水质预测模型；基于所述水质预测模型，采用偏态分布分析方法，对预测结果进行统计分析，通过识别数据的偏态特征，分析污水处理过程中产生的异常波动，生成异常检测模型的步骤具体为：基于所述水质预测模型，采用偏态分布分析方法，通过计算偏态系数和进行频率分布图的绘制，初步识别和量化数据的偏斜方向和程度，细化偏态特征的分析，生成偏态系数分析结果；基于所述偏态系数分析结果，采用累积分布函数分析，通过计算数据点相对于整体分布的累积频率，描绘数据分布特征，并分析偏态分布的细节，生成累积分布函数分析结果；基于所述累积分布函数分析结果，采用箱形图分析，通过选定数据的四分位数和识别数据中的离群点，对数据进行异常值分析，并分析污水处理过程中存在的异常波动，生成箱形图异常值分析结果；基于所述箱形图异常值分析结果，采用多元统计分析，通过整合多项统计分析的结果，包括偏态系数、CDF和箱形图分析，识别和预测污水处理过程中的异常波动，生成异常检测模型；基于所述异常检测模型，采用Apriori算法，对污水处理过程中的数据进行关联规则挖掘，通过分析数据项之间的频繁模式和关联性，发掘潜在的规则和模式，生成关联规则分析结果的步骤具体为：基于所述异常检测模型，采用Apriori算法，通过生成项集和选定项集的频率初步分析数据关联，包括扫描数据库识别数据的出现模式，并构建候选项集列表，揭示数据项之间的初步关联性，生成初步频繁项集分析结果；基于所述初步频繁项集分析结果，再次采用Apriori算法，通过计算和对比项集的支持度和置信度分析数据项间的关联性，包括从初步频繁项集中提取规则，并评估规则可信度和实用性，生成关联性洞察结果；基于所述关联性洞察结果，采用提升度分析，通过比较规则的支持度与预期支持度评估关联规则的显著性，包括量化规则的有效性，识别在数据中非偶然出现的关联模式，生成提升度分析结果；基于所述提升度分析结果、关联性洞察结果、初步频繁项集分析结果，采用数据融合方法，通过综合分析支持度、置信度和提升度关键指标，进行数据融合，并构成关联规则视图，揭示数据间的关系和潜在模式，生成关联规则分析结果；基于所述关联规则分析结果，构建集成数据仓库，并采用在线分析处理技术，对污水处理数据进行多维分析，通过所述数据仓库中的数据集，实施数据挖掘和分析，生成综合数据分析平台的步骤具体为：基于所述关联规则分析结果，采用数据库建模技术，通过实施数据的抽取、转换和加载过程，包括从多个数据源提取数据，清洁和转换数据匹配仓库模式，并将其加载到仓库中，生成集成数据仓库；基于所述集成数据仓库，采用在线分析处理技术，通过构建多维数据立方体，进行数据的多维分析，包括将数据分解为多个维度和事实，生成多维数据分析结果；基于所述多维数据分析结果，采用聚类算法、分类算法或关联规则挖掘算法，通过分析数据立方体中的维度和事实数据，进行数据挖掘操作，生成数据挖掘分析结果；基于所述数据挖掘分析结果，采用数据整合技术，通过融合数据仓库的存储能力、OLAP的多维查询能力和数据挖掘的分析能力，包括提供统一的接口和视图，集成多种分析结果，生成综合数据分析平台；基于所述综合数据分析平台，采用波动理论分析能量和物质的流动特性，通过分析能量消耗模式和物质流动规律，进行能耗评估和优化策略制定，生成能耗优化方案的步骤具体为：基于所述综合数据分析平台，采用动力学建模方法，通过构建差分方程模拟能量和物质在处理过程中的流动和转换，并参照多种能量输入、输出及其相互作用，分析流动特性，进行能量转换效率和物质流动模式的评估，生成能量与物质流动特性分析结果；基于所述能量与物质流动特性分析结果，采用时间序列分析方法，通过运用自回归模型和移动平均模型，分析能量消耗的历史数据，识别消耗趋势和周期性波动，并进行能量消耗模式的探究，生成能量消耗模式分析结果；基于所述能量消耗模式分析结果，采用线性规划和非线性优化方法，通过单纯形法和梯度下降法，寻找物质流动的路径和配置，并进行物质流动规律的优化分析，生成物质流动优化分析结果；基于所述物质流动优化分析结果、能量与物质流动特性分析结果、能量消耗模式分析结果，采用决策树和聚类分析技术，通过信息增益计算和K-均值算法识别关键的能耗影响因素，综合考量能耗、效率和成本，制定优化策略，生成能耗优化方案；基于所述流量和负荷预测模型、水质预测模型、异常检测模型、关联规则分析结果、综合数据分析平台、能耗优化方案，采用综合优化方法，通过评估整体处理效率，调整工艺流程和更新设备配置，进行污水处理流程和设备优化，生成污水处理优化方案的步骤具体为：基于所述流量和负荷预测模型、水质预测模型，采用数据融合算法，通过整合多模型的输出，利用所述综合数据分析平台对预测结果进行加权平均法综合，评估多条件下的处理效率以及工艺的初始效率，并进行污水处理工艺的初步分析，生成工艺效率初评估结果；基于所述工艺效率初评估结果、异常检测模型、关联规则分析结果，利用所述综合数据分析平台进行结果分析，采用遗传算法，通过定义适应度函数评价每代工艺流程的性能，通过选择、交叉和变异操作持续迭代优化工艺流程，生成工艺流程优化方案；基于所述工艺流程优化方案，采用模拟退火算法，结合所述综合数据分析平台提供的数据，通过设置初温和冷却计划，从初始设备配置起，随机选择新配置并计算成本差异，根据概率接受或拒绝新配置，进行设备配置的优化，生成设备配置优化方案；基于所述设备配置优化方案、能耗优化方案，采用整合分析方法，通过分析设备配置和能耗数据之间的相互作用和依赖性，结合所述综合数据分析平台的多维数据分析能力，进行整体处理效率的评估，生成污水处理优化方案。