發(fā)布時間：2018-5-31 11:54:28  中國污水處理工程網(wǎng)

　　申請日2013.10.28

　　公開(公告)日2016.08.24

　　IPC分類號G06F19/00

　　摘要

　　一種絲狀菌污泥膨脹指數(shù)SVI特征模型的構(gòu)建方法是先進制造技術(shù)領(lǐng)域的重要分支，也是水處理領(lǐng)域的重要組成部分。針對引發(fā)絲狀菌污泥膨脹的因素眾多、機理模型難以建立的問題，該模型基于絲狀菌污泥膨脹致因因素分析，提取了絲狀菌生長的動力學特性，運用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法校正模型參數(shù);通過相關(guān)過程變量和絲狀菌污泥膨脹機理實現(xiàn)了SVI預測，解決了污泥膨脹模型難建立的問題，提高了模型在污水處理過程中對環(huán)境差異的適應能力，保障污水處理過程異常工況的監(jiān)控。實驗結(jié)果表明該模型能夠快速有效的預測污泥膨脹指數(shù)SVI值，預測精度較高，對環(huán)境差異具有很好的適應能力，保障了污水處理過程異常工況的監(jiān)控和高效穩(wěn)定運行。

　　權(quán)利要求書

　　1.一種絲狀菌污泥膨脹指數(shù)SVI特征模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

　　(1)確立特征模型輸出變量：以活性污泥法污水處理工藝二沉池中污泥體積指數(shù)SVI作為模型輸出;

　　(2)選取特征模型輸入變量：選取與SVI相關(guān)的過程變量為輸入變量，模型輸入變量包括：污泥負荷F/M，單位：kg/(kg·d);溶解氧DO，單位：mg/L;污泥濃度MLSS，單位：g/L;總氮TN，單位：mg/L;總磷TP，單位：mg/L;溫度T，單位：℃;酸堿度pH;

　　(3)建立各輸入變量與輸出變量關(guān)系式：

　�、貴/M與SVI關(guān)系式

　　式(1)中a01，a11，a21，a31，a41為F/M與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xF/M為污泥負荷輸入量;yF/M-SVI為F/M對應的SVI輸出量;

　　②DO與SVI關(guān)系式

　　式(2)中a02，a12，a22，a32，a42為DO與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xDO為溶解氧輸入量;yDO-SVI為DO對應的SVI輸出量;

　�、跰LSS與SVI關(guān)系式

　　式(3)中a03，a13，a23，a33，a43為MLSS與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xMLSS為污泥濃度輸入量;yMLSS-SVI為MLSS對應的SVI輸出量;

　�、躎N與SVI關(guān)系式

　　式(4)中a04，a14，a24，a34，a44為TN與SVID的非線性回歸系數(shù);xTN為總氮輸入量;yTN-SVI為TN對應的SVI輸出量;

　�、軹P與SVI關(guān)系式

　　式(5)中a05，a15，a25，a35，a45為TP與SVI關(guān)系的非線性回歸系 數(shù);xTP為總磷輸入量;yTP-SVI為TP對應的SVI輸出量;

　�、轙與SVI關(guān)系式

　　式(6)中a06，a16，a26，a36，a46為T與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xT為溫度輸入量;yT-SVI為T對應的SVI輸出量;

　�、遬H與SVI關(guān)系式

　　式(7)中a07，a17，a27，a37，a47為pH與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xpH為酸堿度輸入量;ypH-SVI為pH對應的SVI輸出量;

　　(4)建立SVI與yF/M-SVI，yDO-SVI，yMLSS-SVI，yTN-SVI，yTP-SVI，yT-SVI和ypH-SVI之間的總關(guān)系式;

　　YSVI=b0+b1yF/M-SVI+b2yDO-SVI+b3yMLSS-SVI+b4yTN-SVI+b5yTP-SVI+b6yT-SVI+b7ypH-SVI (8)

　　其中，b0，b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7表示SVI與yF/M-SVI，yDO-SVI，yMLSS-SVI，yTN-SVI，yTP-SVI，yT-SVI和ypH-SVI之間的線性回歸系數(shù);YSVI為輸出SVI值;

　　(5)建立SVI特征模型，將式(1)～(7)代入(8)式，得SVI特征模型

　　其中c00，c11，…，c23，c24，…，c46，c47為特征模型參數(shù);

　　(6)利用訓練數(shù)據(jù)實現(xiàn)特征模型參數(shù)c00，c11，…，c23，c24，…，c46，c47的調(diào)整;

　�、儆柧殧�(shù)據(jù)樣本;

　　訓練數(shù)據(jù)共包含n組污泥負荷樣本數(shù)據(jù)x11，x21，…，xn1;n組溶解氧樣本數(shù)據(jù)x12，x22，…，xn2;n組污泥濃度樣本數(shù)據(jù)x13，x23，…，xn3;n組總氮樣本數(shù)據(jù)x14，x24，…，xn4;n組總磷樣本數(shù)據(jù)x15，x25，…，xn5;n組溫度樣本數(shù)據(jù)x16，x26，…，xn6;n組酸堿度樣本數(shù)據(jù)x17， x27，…，xn7;n組SVI樣本數(shù)據(jù)y1，y2，…，yn;

　�、诜蔷�性回歸系數(shù)求解;

　　以污泥負荷F/M與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù)計算為例，記(1)式污泥負荷F/M與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù)為A=[a01 a11 a21 a31 a41]T，運用最大似然估計法估計回歸系數(shù)，即其中為估計系數(shù);X為污泥負荷F/M的輸入樣本矩陣前件，X′1為污泥負荷F/M的輸入樣本矩陣后件，Y為F/M對應的SVI輸出樣本矩陣，為系數(shù)估計矩陣前件，為系數(shù)估計矩陣后件，M為前項權(quán)重矩陣，N為后項權(quán)重矩陣，具體為

　　其中x11，x21，…，xn1為n組污泥負荷F/M的輸入樣本;矩陣由式

　　計算，式中為系數(shù)后件過渡矩陣，Δ為誤差矩陣，Δ′為誤差對數(shù)矩陣，求得系數(shù)估計矩陣

　　利用其他6個變量的樣本數(shù)據(jù)根據(jù)以上計算方式解得非線性回歸系數(shù)a02，a12，a22，a32，a42;a03，a13，a23，a33，a43;a04，a14，a24，a34，a44;a05，a15，a25，a35，a45;a06，a16，a26，a36，a46;a07，a17，a27，a37，a47;

　�、鄯蔷�性回歸估計輸出;

　　記(1)式輸出估計矩陣其中為n組污泥負荷估計輸出;

　　利用其他6個變量的樣本數(shù)據(jù)根據(jù)式(12)解得估計輸出

　�、芫�性回歸系數(shù)求解;

　　運用最大似然估計法估計線性回歸系數(shù)b0，b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7，記B=[b0 b1 b2 b3 b4b5 b6 b7]T;為整合輸出估計矩陣;求解線性回歸系數(shù)矩陣B為

　�、菽Ｐ蛥�數(shù)調(diào)整求解;

　　運用非線性回歸系數(shù)和線性回歸系數(shù)調(diào)整模型參數(shù)，

　　cij=aijbj，其中i=1,2,3;j=1,2,3,...,7 (15)

　�、轘VI特征模型的參數(shù)調(diào)整及模型輸出;

　　將計算后的c00和cij代入公式(9)中，利用7個輸入變量樣本數(shù)據(jù)計算模型輸出

　�、逽VI特征模型的調(diào)整過程誤差計算;

　　利用特征模型輸出與實際測量SVI樣本數(shù)據(jù)Y比較，計算模型調(diào)整過程誤差E;

　　(7)模型驗證;將測試樣本數(shù)據(jù)作為調(diào)整好的特征模型輸入，特征模型的輸出即為出水SVI的預測結(jié)果并與該組樣本的實測SVI值Ym比較，計算模型預測誤差Em

　　說明書

　　一種絲狀菌污泥膨脹指數(shù)SVI特征模型的構(gòu)建方法

　　技術(shù)領(lǐng)域

　　本發(fā)明運用數(shù)據(jù)回歸分析設計了基于絲狀菌動力學的絲狀菌污泥膨脹指數(shù)SVI特征模型。污泥體積指數(shù)SVI是反映污泥沉降壓縮性能，判斷污水處理異常工況中污泥膨脹現(xiàn)象的重要指標，預測該指標對實現(xiàn)污泥膨脹預防和抑制具有重要意義。絲狀菌污泥膨脹致因因素較多，形成機理復雜，絲狀菌污泥膨脹SVI特征模型的研究是以實現(xiàn)污水處理過程的正常穩(wěn)定運行為目標，是先進制造技術(shù)領(lǐng)域的重要分支，也是水處理領(lǐng)域的重要組成部分。

　　背景技術(shù)

　　隨著污水處理行業(yè)在全國范圍內(nèi)的興起，保證污水處理過程正常穩(wěn)定運行和提高污水處理效率已成為污水處理廠面臨的主要難題。我國幾乎所有的城市污水處理廠和部分工業(yè)污水處理廠每年都存在著不同程度的污泥膨脹，污泥膨脹不僅使污泥流失，出水水質(zhì)超標，甚至導致整個污水處理系統(tǒng)崩潰，危害整個工藝系統(tǒng)的運行。本發(fā)明以識別和預測污泥膨脹為目標，為預防和抑制污泥膨脹提供了模型基礎，具有廣泛的應用前景。

　　污泥體積指數(shù)SVI是目前污水處理反映污泥膨脹現(xiàn)象發(fā)生的重要指標之一，當SVI值大于150mL/g表示污泥膨脹發(fā)生。絲狀菌污泥膨脹是污泥膨脹的主要類型，引發(fā)絲狀菌污泥膨脹因素有：污泥負荷F/M、溶解氧DO、底物濃度S、底物梯度、污泥停留時間SRT、化學需氧量COD、總氮TN、總磷TP、溫度T、酸堿度pH和腐化廢水等。致因因素對絲狀菌污泥膨脹的影響過程主要是絲狀菌代替菌膠團菌成為優(yōu)勢菌種。由于影響過程復雜，涉及影響因素和過程變量較多，目前仍然沒有完善的機理模型描述絲狀菌動力學生長過程，因此，基于動力學過程建立污泥膨脹的模型是目前研究的重點，而且得到越來越多的關(guān)注。

　　針對絲狀菌污泥膨脹的預測，污水處理行業(yè)涌現(xiàn)了一批相關(guān)技術(shù)，一類是基于生化反應的物理測量，另一類是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟測量。前者主要依賴于測量工具的精確和穩(wěn)定性，測量過程易受環(huán)境影響，耗費時間多，缺乏標準的校驗模型，此外，該方法的最大缺陷是不能實時在線測量，難以及時制定合適的控制策略。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟測量是通過相關(guān)的輔助變量數(shù)據(jù)預測SVI，該方法的預測結(jié)果具有較高的精確性，但忽略了活性污泥的生化反應和微生物生長過程，僅僅分析了輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的相關(guān)性，結(jié)果沒有描述絲狀菌污泥膨脹的形成機理，容易造成相關(guān)變量數(shù)據(jù)丟失，不能適應環(huán)境差異。因此，需要尋求新的建模方法，分析過程變量之間的關(guān)系，描述絲狀菌生長動力學過程，實現(xiàn)SVI的預測。

　　本發(fā)明基于常見絲狀菌污泥膨脹致因因素，設計了基于絲狀菌動力學生長特性的特征機理模型，通過數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計方法實現(xiàn)模型參數(shù)的校正，獲得了污泥體積指數(shù)SVI的預測。

　　發(fā)明內(nèi)容

　　本發(fā)明設計了一種絲狀菌污泥膨脹SVI特征模型，該模型基于絲狀菌污泥膨脹致因因素分析，提取了絲狀菌生長的動力學特性，運用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法校正模型參數(shù);通過相關(guān)過程變量和絲狀菌污泥膨脹機理實現(xiàn)了SVI預測，解決了污泥膨脹模型難建立的問題，提高了模型在污水處理過程中對環(huán)境差異的適應能力，保障污水處理過程異常工況的監(jiān)控。

　　本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案及實現(xiàn)步驟

　　1.一種絲狀菌污泥膨脹指數(shù)SVI特征模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

　　(1)確立特征模型輸出變量：以活性污泥法污水處理工藝二沉池中污泥體積指數(shù)SVI作為模型輸出;

　　(2)選取特征模型輸入變量：選取與SVI相關(guān)的過程變量為輸入變量模型輸入變量包括：污泥負荷F/M，單位：kg/(kg·d);溶解氧DO，單位：mg/L;污泥濃度MLSS，單位：g/L;總氮TN，單位：mg/L;總磷TP，單位：mg/L;溫度T，單位：℃;酸堿度pH;

　　(3)建立各輸入變量與輸出變量關(guān)系式：

　　①F/M與SVI關(guān)系式

　　$y_{F/M-\mathrm{SVI}}=a_{01}+a_{11}{x}_{F/M}+a_{21}{x_{F/M}}^2+a_{31}{e}^{a_{41}{x}_{F/M}}---\left(1\right)$

　　式(1)中a01，a11，a21，a31，a41為F/M與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xF/M為污泥負荷輸入量;yF/M-SVI為F/M對應的SVI輸出量;

　�、贒O與SVI關(guān)系式

　　$y_{\mathrm{DO}-\mathrm{SVI}}=a_{02}+a_{12}{x}_{\mathrm{DO}}+a_{22}{x_{\mathrm{DO}}}^2+a_{32}{e}^{a_{42}{x}_{\mathrm{DO}}}---\left(2\right)$

　　式(2)中a02，a12，a22，a32，a42為DO與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xDO為溶解氧輸入量;yDO-SVI為DO對應的SVI輸出量;

　　③MLSS與SVI關(guān)系式

　　$y_{\mathrm{MLSS}-\mathrm{SVI}}=a_{03}+a_{13}{x}_{\mathrm{MLSS}}+a_{23}{x_{\mathrm{MLSS}}}^2+a_{33}{e}^{a_{43}{x}_{\mathrm{MLSS}}}---\left(3\right)$

　　式(3)中a03，a13，a23，a33，a43為MLSS與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xMLSS為污泥濃度輸入量;yMLSS-SVI為MLSS對應的SVI輸出量;

　　④TN與SVI關(guān)系式

　　$y_{\mathrm{TN}-\mathrm{SVI}}=a_{04}+a_{14}{x}_{\mathrm{TN}}+a_{24}{x_{\mathrm{TN}}}^2+a_{34}{e}^{a_{44}{x}_{\mathrm{TN}}}---\left(4\right)$

　　式(4)中a04，a14，a24，a34，a44為TN與SVID的非線性回歸系數(shù);xTN為總氮輸入量;yTN-SVI為TN對應的SVI輸出量;

　�、軹P與SVI關(guān)系式

　　$y_{\mathrm{TP}-\mathrm{SVI}}=a_{05}+a_{15}{x}_{\mathrm{TP}}+a_{25}{x_{\mathrm{TP}}}^2+a_{35}{e}^{a_{45}{x}_{\mathrm{TP}}}---\left(5\right)$

　　式(5)中a05，a15，a25，a35，a45為TP與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xTP為總磷輸入量;yTP-SVI為TP對應的SVI輸出量;

　�、轙與SVI關(guān)系式

　　$y_{T-\mathrm{SVI}}=a_{06}+a_{16}{x}_T+a_{26}{x_T}^2+a_{36}{e}^{a_{46}{x}_T}---\left(6\right)$

　　式(6)中a06，a16，a26，a36，a46為T與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xT為溫度輸入量;yT-SVI為T對應的SVI輸出量;

　�、遬H與SVI關(guān)系式

　　$y_{\mathrm{pH}-\mathrm{SVI}}=a_{07}+a_{17}{x}_{\mathrm{pH}}+a_{27}{x_{\mathrm{pH}}}^2+a_{37}{e}^{a_{47}{x}_{\mathrm{pH}}}---\left(7\right)$

　　式(7)中a07，a17，a27，a37，a47為pH與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù);xpH為酸堿度輸入量;ypH-SVI為pH對應的SVI輸出量;

　　(4)建立SVI與yF/M-SVI，yDO-SVI，yMLSS-SVI，yTN-SVI，yTP-SVI，yT-SVI和ypH-SVI之間的總關(guān)系式;

　　YSVI=b0+b1yF/M-SVI+b2yDO-SVI+b3yMLSS-SVI+b4yTN-SVI+b5yTP-SVI+b6yT-SVI+b7ypH-SVI (8)

　　其中，b0，b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7表示SVI與yF/M-SVI，yDO-SVI，yMLSS-SVI，yTN-SVI，yTP-SVI，yT-SVI和ypH-SVI之間的線性回歸系數(shù);YSVI為輸出SVI值;

　　(5)建立SVI特征模型，將式(1)～(7)代入(8)式，得SVI特征模型

　　$\mathrm{SVI}=c_{00}$

　　$+(c_{11}{x}_{F/M}+c_{12}{x}_{\mathrm{DO}}+c_{13}{x}_{\mathrm{MLSS}}+c_{14}{x}_{\mathrm{TN}}+c_{15}{x}_{\mathrm{TP}}+c_{16}{x}_T+c_{17}{x}_{\mathrm{pH}})$

　　$+(c_{21}{x}_{F/M}^2+c_{22}{x}_{\mathrm{DO}}^2+c_{23}{x}_{\mathrm{MLSS}}^2+c_{24}{x}_{\mathrm{TN}}^2+c_{25}{x}_{\mathrm{TP}}^2+c_{26}{x}_T^2+c_{27}{x}_{\mathrm{pH}}^2)---\left(9\right)$

　　$+(c_{31}{e}^{c_{41}{x}_{F/M}}+c_{32}{e}^{c_{42}{x}_{\mathrm{DO}}}+c_{33}{e}^{c_{43}{x}_{\mathrm{MLSS}}}+c_{34}{e}^{c_{44}{x}_{\mathrm{TN}}}+c_{35}{e}^{c_{45}{x}_{\mathrm{TP}}}+c_{36}{e}^{c_{46}{x}_T}+c_{37}{e}^{c_{47}{x}_{\mathrm{pH}}})$

　　其中c00，c11，…，c23，c24，…，c46，c47為特征模型參數(shù);

　　(6)利用訓練數(shù)據(jù)實現(xiàn)特征模型參數(shù)c00，c11，…，c23，c24，…，c46，c47的調(diào)整;

　�、儆柧殧�(shù)據(jù)樣本;

　　訓練數(shù)據(jù)共包含n組污泥負荷樣本數(shù)據(jù)x11，x21，…，xn1;n組溶解氧樣本數(shù)據(jù)x12，x22，…，xn2;n組污泥濃度樣本數(shù)據(jù)x13，x23，…，xn3;n組總氮樣本數(shù)據(jù)x14，x24，…，xn4;n組總磷樣本數(shù)據(jù)x15，x25，…，xn5;n組溫度樣本數(shù)據(jù)x16，x26，…，xn6;n組酸堿度樣本數(shù)據(jù)x17，x27，…，xn7;n組SVI樣本數(shù)據(jù)y1，y2，…，yn;

　�、诜蔷�性回歸系數(shù)求解;

　　以污泥負荷F/M與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù)計算為例，記(1)式污泥負荷F/M與SVI關(guān)系的非線性回歸系數(shù)為A=[a01 a11 a21 a31 a41]T，運用最大似然估計法估計回歸系數(shù)，即 $a_{01}={\hat{a}}_{01},$$a_{11}={\hat{a}}_{11},$$a_{21}={\hat{a}}_{21},$$a_{31}={\hat{a}}_{31},$$a_{41}={\hat{a}}_{41},$其中為估計系數(shù);X為污泥負荷F/M的輸入樣本矩陣前件，為污泥負荷F/M的輸入樣本矩陣后件，Y為F/M對應的SVI輸出樣本矩陣，為系數(shù)估計矩陣前件，為系數(shù)估計矩陣后件，M為前項權(quán)重矩陣，N為后項權(quán)重矩陣，具體為

　　$X=\left[\begin{array}{ccc}1& x_{11}& x_{11}^2\\ 1& x_{21}& x_{21}^2\\ \·& \·& \·\\ \·& \·& \·\\ \·& \·& \·\\ 1& x_{n1}& x_{n1}^2\end{array}\right],$$X_1^{\prime }=\left[\begin{array}{cc}1& x_{11}\\ 1& x_{21}\\ \·& \·\\ \·& \·\\ \·& \·\\ 1& x_{n1}\end{array}\right],$$Y=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_n\end{array}\right],$${\hat{A}}_1=\left[\begin{array}{c}{\hat{a}}_{01}\\ {\hat{a}}_{11}\\ {\hat{a}}_{21}\end{array}\right],$${\hat{A}}_2=\left[\begin{array}{c}{\hat{a}}_{31}\\ {\hat{a}}_{41}\end{array}\right],$$M=\left[\begin{array}{c}1\\ 0\end{array}\right],$$N=\left[\begin{array}{cc}0& 0\\ 0& 1\end{array}\right],$

　　其中x11，x21，…，xn1為n組污泥負荷F/M的輸入樣本;矩陣由式

　　${\hat{A}}_1=(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}Y---\left(10\right)$

　　$\left.\begin{array}{c}\Delta =Y-X{\hat{A}}_1\\ {\Delta }^{\prime }=\ln \left(\Delta \right)\\ {\hat{A}}_2^{\prime }={\left({X_1^{\prime }}^T{X}_1^{\prime }\right)}^{-1}{X_1^{\prime }}^T{\Delta }^{\prime }\\ {\hat{A}}_2=e^{{{\hat{A}}_2^{\prime }}^{T}M}M+N{\hat{A}}_2^{\prime }\end{array}\right\}---\left(11\right)$

　　計算，式中為系數(shù)后件過渡矩陣，Δ為誤差矩陣，Δ′為誤差對數(shù)矩陣，求得系數(shù)估計矩陣 $\hat{A}={\left[\begin{array}{cc}{{\hat{A}}_1}^T& {{\hat{A}}_2}^T\end{array}\right]}^T;$

　　利用其他6個變量的樣本數(shù)據(jù)根據(jù)以上計算方式解得非線性回歸系數(shù)a02，a12，a22，a32，a42;a03，a13，a23，a33，a43;a04，a14，a24，a34，a44;a05，a15，a25，a35，a45;a06，a16，a26，a36，a46;a07，a17，a27，a37，a47;

　　③非線性回歸估計輸出;

　　記(1)式輸出估計矩陣 ${\hat{Y}}_1={\left[\begin{array}{cccc}{\hat{y}}_{11}& {\hat{y}}_{21}& ...& {\hat{y}}_{n1}\end{array}\right]}^T,$其中 ${\hat{y}}_{11},{\hat{y}}_{21},...,{\hat{y}}_{n1}$為n組污泥負荷估計輸出;

　　${\hat{Y}}_1={X\hat{A}}_1+e^{X_1^{\prime }{\hat{A}}_2^{\prime }}---\left(12\right)$

　　利用其他6個變量的樣本數(shù)據(jù)根據(jù)式(12)解得估計輸出 ${\hat{y}}_{13},{\hat{y}}_{23},...,{\hat{y}}_{n3};$${\hat{y}}_{14},{\hat{y}}_{24},...,{\hat{y}}_{n4};$${\hat{y}}_{15},{\hat{y}}_{25},...,{\hat{y}}_{n5};$${\hat{y}}_{16},{\hat{y}}_{26},...,{\hat{y}}_{n6};$${\hat{y}}_{17},{\hat{y}}_{27},...,{\hat{y}}_{n7};$

　�、芫�性回歸系數(shù)求解;

　　運用最大似然估計法估計線性回歸系數(shù)b0，b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7，記B=[b0 b1 b2b3 b4 b5 b6 b7]T; $\hat{K}=\left[\begin{array}{ccccc}1& {\hat{y}}_{11}& {\hat{y}}_{12}& \·\·\·& {\hat{y}}_{17}\\ 1& {\hat{y}}_{21}& {\hat{y}}_{22}& \·\·\·& {\hat{y}}_{27}\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·\\ 1& {\hat{y}}_{n1}& {\hat{y}}_{n2}& \·\·\·& {\hat{y}}_{n7}\end{array}\right]$為整合輸出估計矩陣;求解線性回歸系數(shù)矩陣B為

　　$B={\left({\hat{K}}^T\hat{K}\right)}^{-1}{\hat{K}}^{T}Y---\left(13\right)$

　�、菽Ｐ蛥�數(shù)調(diào)整求解;

　　運用非線性回歸系數(shù)和線性回歸系數(shù)調(diào)整模型參數(shù)，

　　$c_{00}=b_0+\underset{j=1}{\overset{7}{\Sigma }}{a}_{0j}{b}_j,---\left(14\right)$

　　cij=aijbj，其中i=1,2,3;j=1,2,3,...,7 (15)

　�、轘VI特征模型的參數(shù)調(diào)整及模型輸出;

　　將計算后的c00和cij代入公式(9)中，利用7個輸入變量樣本數(shù)據(jù)計算模型輸出

　　$\hat{Y}=\hat{K}B---\left(16\right)$

　�、逽VI特征模型的調(diào)整過程誤差計算;

　　利用特征模型輸出與實際測量SVI樣本數(shù)據(jù)Y比較，計算模型調(diào)整過程誤差E;

　　$E=Y-\hat{Y}---\left(17\right)$

　　(7)模型驗證;將測試樣本數(shù)據(jù)作為調(diào)整好的特征模型輸入，特征模型的輸出即為出水SVI的預測結(jié)果并與該組樣本的實測SVI值Ym比較，計算模型預測誤差Em

　　$E_m=Y_m-{\hat{Y}}_m---\left(18\right).$

　　本發(fā)明的創(chuàng)造性主要體現(xiàn)在：

　　(1)本發(fā)明針對當前缺乏完善絲狀菌污泥膨脹機理模型，依據(jù)絲狀菌生長動力學特性，設計了過程變量與絲狀菌污泥膨脹特征指標SVI的特征模型，該模型涵蓋了絲狀菌污泥膨脹基本致因因素，能適應環(huán)境差異，具有較好的適應性;

　　(2)本發(fā)明采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法實現(xiàn)對模型參數(shù)進行調(diào)整，利用歷史數(shù)據(jù)庫對模型實時校正，方法簡單有效，不僅解決了SVI難以測量的問題，而且避免了當前污水處理廠對SVI值人工測量的復雜過程和軟測量模型未知參數(shù)設定過程，具有預測精度高、實用性好等特點。