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龙图腾网获悉华中科技大学;温州嘉伟环保科技有限公司申请的专利一种两阶段预测硫循环耦合反硝化除磷工艺性能的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：CN116861341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310765450.9，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种两阶段预测硫循环耦合反硝化除磷工艺性能的方法是由郭刚;江锦琦;项鹏宇;张珺;项翔;周钦浩;周立昌;毕鑫祺设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两阶段预测硫循环耦合反硝化除磷工艺性能的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种两阶段预测并优化硫循环耦合反硝化除磷工艺性能的方法，包括：首先分别编制针对于硫酸盐还原量与磷去除率的数据集；第一阶段以厌氧阶段工艺参数为输入，选取机器学习算法、交叉验证方法和搜索方法实现对硫酸盐还原量的预测；第二阶段以缺氧阶段工艺参数和硫酸还原量预测值为输入，选取机器学习算法、交叉验证方法和搜索方法实现对磷去除率的预测；在模型训练过程中，通过决定系数R2和均方根误差RMSE对模型进行评估，根据评估结果选择最优模型。根据最优模型搭建调度平台，根据所述调度平台实现硫循环耦合反硝化除磷系统的性能预测与优化调控。

本发明授权一种两阶段预测硫循环耦合反硝化除磷工艺性能的方法在权利要求书中公布了：1.一种两阶段预测硫循环耦合反硝化除磷工艺性能的方法，其特征在于，包括： 收集硫循环耦合反硝化除磷工艺参数，构建标签为厌氧阶段硫酸盐还原量的数据集SR，以及标签为磷去除率的数据集P； 基于数据集SR，以厌氧阶段工艺参数为输入值，以硫酸盐还原量为输出值，将所述数据集SR划分为训练集与测试集，使用机器学习算法构建模型对训练集数据进行训练，采取n折交叉验证方法和搜索方法，根据验证集的均方根误差RMSE调整超参数对模型进行优化，通过测试集数据的各类指标最终评估模型，实现对所述硫酸盐还原量的预测； 基于数据集P，以所述硫酸盐还原量的预测值和缺氧阶段工艺参数为输入值，以磷去除率为输出值，将所述数据集P划分为训练集与测试集，使用机器学习算法构建模型对训练集数据进行训练，采取n折交叉验证方法和搜索方法，根据验证集的均方根误差RMSE调整超参数对模型进行优化，通过测试集数据的各类指标最终评估模型，实现对所述磷去除率的预测； 根据训练形成的模型构建调度平台，使用所述调度平台根据厌氧阶段工艺参数对所述硫酸盐还原量进行预测，使用所述调度平台根据所述硫酸盐还原量的预测值和缺氧阶段工艺参数对所述磷去除率进行预测。

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