基于神经网络的污水泵站水位预测方法专利登记公告

专利名称：基于神经网络的污水泵站水位预测方法

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的污水泵站水位预测方法。本发明方法首先选择预测模型变量，包括出入变量：上游泵站提升量、前池液位变化量、本泵站排出量、开关泵液位控制设定量，输出变量：泵站前池水位；其次对上述的数据进行归一化处理；然后搭建BP神经网络框架，并训练BP神经网络；最后对经神经网络的数据反归一化处理。本发明方法比传统恒定流计算方法得到的预测精度更高。

专利类型：发明专利

专利号：CN201010140183.9

专利申请（专利权）人：杭州电子科技大学

专利发明（设计）人：徐哲;左燕;薛安克;周晓慧;何必仕;邬玲懿

主权项：基于神经网络的污水泵站水位预测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤(1)选择预测模型变量，确定训练样本；具体方法为：利用机理分析和先验信息，选择预测模型的输入变量和输出变量，输入变量包括上游泵站提升量、前池液位变化量、本泵站排出量、开关泵液位控制设定量；输出变量为泵站前池水位；对于采集与监控系统采样的时间序列数据，计算输入序列和输出序列的自相关系数和互相关系数，确定互相关系数大的输入序列和输出序列作为训练样本；所述的输入序列由输入变量组成，包括上游泵站提升量输入序列、前池液位变化量输入序列、本泵站排出

专利地区：浙江