一种基于知识滤波的城市污水处理膜污染智能识别方法

本发明提出了一种基于知识滤波的城市污水处理膜污染智能识别方法，旨在解决因污水处理厂故障数据难以获取导致膜污染识别精度不足的难题，实现了城市污水处理过程中膜污染状态的精准识别。本发明通过知识滤波实现有效知识重构，并构建基于递归模糊神经网络的膜污染识别模型。该方法设计了动态知识引入机制以平衡知识驱动与数据驱动，并利用重构的知识迁移来优化模型参数，提升识别精度。实验结果证明，该方法能够通过自适应调整数据驱动与知识驱动的平衡，有效应对复杂工况，显著提高膜污染识别的精度和适应性，最终实现膜污染状态的精准识别，确保城市污水处理过程高效稳定运行。