(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210841381.0 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 北京城市排水集团有限责任公司 地址 100044 北京市西城区车公庄大街北 里乙37号 (72)发明人 王佳伟　孟晓宇　蒋勇　李群　 张辉　袁星　屈格非　文洋　李烨　 刘垚　孙冀垆　 (74)专利代理 机构 北京思创大成知识产权代理 有限公司 1 1614 专利代理师 李雨佳 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 16/215(2019.01)G06F 8/30(2018.01) G06F 17/14(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于傅里叶变换的自学习污水厂进水 量预测方法 (57)摘要 本发明属于污水厂进水量预测领域， 公开了 一种基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预 测方法。 该方法包括如下步骤： 对进水流量历史 数据进行采集、 时间戳数据转换、 清洗和存储剩 余数据， 得到原始数据集； 利用原始数据集搭建 初步傅里叶变换预测模型， 获取预测时间内各时 间节点原始预测进水量数据； 确定预测时间内修 正周期时长； 利用前一个修正周期内的各时间节 点原始预测进水量数据与对应的实测进水量数 据对后一修正周期内的原始预测进水量数据进 行自学习修正， 获取后一个修正周期修正预测进 水量数据， 并存储。 本发明预测结果可用于水量 均衡抽升控制以及提前调控策略设置， 达到污水 处理厂稳定运行、 提高处 理效率的目的。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115330023 A 2022.11.11 CN 115330023 A 1.一种基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其特征在于， 该方法包括如 下步骤： S1： 对进水流量历史数据进行采集、 时间戳数据转换、 清洗和存储剩余数据， 得到原始 数据集； S2： 利用所述原始数据集搭建初步傅里叶变换预测模型； 通过原始数据集及计算机编 程语言搭建初步傅里叶变换预测模型程序， 输入预测时间段参数， 获取所述预测时间内各 时间节点原 始预测进水量数据； S3： 确定预测时间内修正周期时长； 利用前一个修正周期内的各时间节点原始预测进 水量数据与对应的实测进水量数据对后一修正周期 内的原始预测进水量数据进行自学习 修正， 确定后一个修正周期修正系 数并建立傅里叶变换自学习 预测模型； 通过计算机编程 语言搭建傅里叶变换自学习 预测模型程序， 输入修正参数， 获取后一个修正周期修正预测 进水量数据， 并存 储； S4： 根据所述预测时间内的实测进水量数据、 对应的修正预测进水量数据和模型准确 度公式确定所述的傅里叶变换自学习预测模型预测准确度； 若所述预测准确度低于预定水 平， 替换和/或扩充所述原 始数据集， 重复步骤S2 ‑S3。 2.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 所述 进水流量历史数据包括小时级数据和/或日级数据。 3.根据权利要求2所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 所述 小时级数据为大于等于168h的小时级数据。 4.根据权利要求2所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 所述 日级数据为大于等于28d的日级数据。 5.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 所述 时间戳数据转换包括将所述进水流量历史数据对应的时刻UTC+8:00时间戳数据转换为数 值形式存 储， 所述数值形式为Un ix或NTP时间戳 值。 6.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 所述 初步傅里叶变换 预测模型为式(1)： 式(1)中： f(t)为初步 傅里叶变换 预测模型原 始预测水量； A0、 an、 bn为模型参数， 表示为进水流量变化幅度， 通过将所述原始数据 集作为训练数据 集， 使用多元线性回归 模型获得； n取值为1、 2、 3； ω为2 π； t为各时间节点原 始预测进水量数据对应的时间戳数据； T取值为： 日级预测的3 65d和/或小时级预测的1h 。 7.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 在步 骤S2中，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330023 A 2所述计算机编程语言为Pytho n、 Excel、 Java、 C+ +和Matlab中的至少一种； 所述预测时间内参数包括： 预测时间段内各时间节点对应的时间戳数据。 8.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂 进水量预测方法， 其中， 所述后一个修正周期修正系数为： 其中： r为修正系数， 为前一个修正周 期内的各时间节点的实测进水量 数据的平均值， 为前一个修正周期内的各时间节点原始 预测进水量数据的平均值； 所述傅里叶变换自学习预测模型为： f(t) ′＝rf(t)， 其中： f(t) ′为所述傅里叶变换自 学习预测模型修 正预测水量， f(t)为初步 傅里叶变换 预测模型原 始预测水量。 9.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 在步 骤S3中， 所述计算机编程语言为Pytho n、 Excel、 Java、 C+ +和Matlab中的至少一种； 所述修正参数包括： 预测时间内修 正周期时长 。 10.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的自学习污水厂进水量预测方法， 其中， 所 述模型准确度公式为式(2)： 其中： acc为模型准确度， m为所述预测时间内的预测数据量， yi为所述对应的修正预测 进水量数据， 为所述预测时间内的实测进水量数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330023 A 3