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龙图腾网获悉中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司申请的专利一种火力发电厂污水处理的生化需氧量在线预测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：CN116561527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310319576.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种火力发电厂污水处理的生化需氧量在线预测方法是由王胜;何亚东;苏昌瑞;王姗;武承德;蔡宾宏;何文宇设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种火力发电厂污水处理的生化需氧量在线预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种火力发电厂污水处理的生化需氧量在线预测方法，包括：确定影响生化需氧量的主要参数作为辅助变量；进行降维处理；采用降维后的辅助变量作为输入变量，采用改进的案例推理方法进行生化需氧量软测量模型的案例匹配，采用最近邻检索策略进行生化需氧量软测量模型的案例调整，建立生化需氧量软测量模型；采集火力发电厂污水处理数据输入生化需氧量软测量模型进行训练学习；将待预测的火力发电厂污水处理数据输入训练后的生化需氧量软测量模型，输出生化需氧量的预测值。本发明采用RBF神经网络对辅助变量进行降维处理，减小系统计算的时间和空间复杂度；有效提高了生化需氧量的预测精度，具有良好的实时在线预测效果。

本发明授权一种火力发电厂污水处理的生化需氧量在线预测方法在权利要求书中公布了：1.一种火力发电厂污水处理的生化需氧量在线预测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1确定火力发电厂在污水生化处理过程中影响生化需氧量的主要参数，选择这些主要参数作为生化需氧量相关的辅助变量； 2利用RBF神经网络对辅助变量中的n个进水泵电机电流进行降维处理，减少辅助变量个数，其余辅助变量保持不变； 3采用降维后的辅助变量作为生化需氧量软测量模型的输入变量，采用改进的案例推理方法即使用BP神经网络进行生化需氧量软测量模型的案例匹配，采用最近邻检索策略进行生化需氧量软测量模型的案例调整，建立生化需氧量软测量模型； 4初始化生化需氧量软测量模型的参数，采集火力发电厂污水处理数据输入生化需氧量软测量模型进行训练学习； 5将待预测的火力发电厂污水处理数据输入训练后的生化需氧量软测量模型，输出生化需氧量的预测值； 所述步骤3具体包括以下步骤： 3a生化需氧量软测量模型的案例采用工况变量、求解时间和问题的解三部分表示，其中，工况变量为与出水生化需氧量相关的辅助变量，表示为X=x1,x2,...x8，问题的解为生化需氧量的预测值，表示为； 3b进行案例匹配：采用BP神经网络，通过对输入样本即工况变量样本，以及输出样本即问题的解进行训练，达到收敛后，将连接权数据保存，以供案例匹配环节调用，与案例库内样本进行相似度比较，达到提高案例匹配效率和精度的目的； 3c进行案例调整：设需要调整的条案例分别为、、…、，则当前工况变量信息的估计值为： 4 其中：为基于欧氏距离的最近邻检索策略，表示当前工况变量与案例库中案例的相似度，和分别表示当前工况变量和案例库中第条案例的工况变量，表示工况描述特征的加权系数，案例经过调整后将结果输出并保存本次案例的问题的解、工况变量和求解时间； 3d将调整的案例及时存入到案例库之中，如果案例库存在和目标案例相同的案例，那么目标案例将被直接抛弃，否则，把调整后的案例存入案例库之中； 所述步骤3b具体包括以下步骤： 3b1将BP神经网络参数初始化； 3b2给BP神经网络提供第一组输入输出Xk，Yk； 3b3分别确定隐含层和输出层的输入、输出，如式5至式8所示： 5 6 7 8 其中：，为输入层到隐含层的连接权值，为隐含层到输出层的连接权值，为神经网络的输入，、分别是隐含层和输出层的阈值，i=1,2,...,p1，j=1,2,...,p2；为隐含层输入，为隐含层输出，为输出层输入，为输出层输出，p1为输入层节点数，p2为隐含层节点数； 3b4对连接权值参数数值的随机运动机制进行构造，式9为输入层的连接权值校正误差，式10为输出层的连接权值校正误差，对隐含层到输出层间连接权值进行调整，首先生成一个0~1间的随机数，为的非线性自反馈引入概率，当时按式12调整，当时按式11调整；并按式13调整输出层阈值，同理，输入层与隐含层间的连接权值和隐含层的阈值也按上述方法进行调整，如式14至式16所示； dk=Yk-cc1-c9 ej=dkvjbj1-bj10 11 12 13 14 15 16 式中，和为学习速率，为学习次数；dk为输入层的连接权值校正误差，ej为输出层的连接权值校正误差。

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