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龙图腾网获悉福建工程学院申请的专利基于FCM-ANFIS模型的最佳投药量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：CN115206444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210382307.7，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于FCM-ANFIS模型的最佳投药量预测方法是由刘丽桑;梁景润设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FCM-ANFIS模型的最佳投药量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于FCM‑ANFIS模型的最佳投药量预测方法，包括以下步骤；步骤S1、以历史运营中的整年原水水质样本数据作为数据集；步骤S2、对数据集进行预处理；步骤S3、对水质数据分析以描述水质数据之间的相关性，并将预处理后的样本数据进行聚类分析，进行迭代循环求解，得到聚类中心和隶属度矩阵；步骤S4、建立ANFIS预测模型；步骤S5、对ANFIS模型的参数进行学习和训练，建立用于投药量预测的FCM‑ANFIS模糊推理系统；步骤S6、将预处理的数据集经由FCM聚类算法聚类后分成N类并输入到ANFIS模糊推理系统中，进行训练学习以得到最优模糊推理系统；步骤S7、以原水水质为样本数据，通过模糊推理系统进行预测；本发明可有效实现饮用水处理厂的混凝剂的最佳投药量的在线预测。

本发明授权基于FCM-ANFIS模型的最佳投药量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于FCM-ANFIS模型的最佳投药量预测方法，用于水处理厂的混凝剂投放量预测，其特征在于：所述方法包括以下步骤； 步骤S1、选择根据混凝池的出水浊度来控制混凝剂的投加的饮用水处理厂，以历史运营中的整年原水水质样本数据作为数据集； 步骤S2、对数据集进行预处理，选取温度对原水浊度有阈值以上影响的年份数据； 步骤S3、对原水水质数据变量间的相似度进行分析以描述水质数据之间的相关性，并将预处理后的样本数据利用模糊C均值聚类算法进行聚类分析并进行迭代循环求解，最终得到所需的聚类中心和隶属度矩阵； 步骤S4、引入内部模糊聚类有效性指标对聚类后的结果进行评价，建立ANFIS预测模型； 步骤S5、采用BP算法和最小二乘法的混合算法对ANFIS模型的参数进行学习和训练，若误差满足要求或者达到最大迭代次数，则终止训练，建立用于投药量预测的FCM-ANFIS模糊推理系统； 步骤S6、将预处理的数据集经由FCM聚类算法聚类后分成N类并输入到ANFIS模糊推理系统中，进行训练学习以得到基于ANFIS预测模型的最优模糊推理系统； 步骤S7、以饮用水处理厂的原水水质为样本数据，通过模糊推理系统进行预测； 所述预测方法根据天气预报的数据来预测出饮用水处理厂的进水浑浊度，从而根据FCM-ANFIS模型进一步预测出饮用水处理厂未来多天的混凝剂的投加量，具体方法为： 步骤A1、首先收集饮用水处理厂所在地的全年的气象观测站的天气预报数据，选取的气象条件包括露点温度，大气压强、能见度、平均风速和降雨量； 步骤A2、利用FCM聚类算法对气象天气预报数据进行聚类，并将聚类好的气象数据分为训练集、测试集和验证集作为ANFIS模型的模糊输入； 步骤A3、利用ANFIS模型进行训练，将ANFIS模型训练好后以该模型预测出饮用水处理厂全年的进水浑浊度，并将其输出到MATLAB的工作空间，并与原来选取的样本数据的混凝剂投加量合并作为一个新的样本数据集； 步骤A4、将步骤A3中得到的新的样本数据集输入到ANFIS预测模型中，使模糊规则根据模糊输入自适应调整，得到基于天气预报数据的净水厂混凝剂投药量预测构建的模型，即二次模型，在该二次模型的基础上进一步对净水厂的混凝剂投加量进行预测。

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