(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110318579.6 (22)申请日 2021.03.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113158552 A (43)申请公布日 2021.07.23 (73)专利权人 中国市政工程中南设计 研究总院 有限公司 地址 430010 湖北省武汉市江岸区解 放公 园路41号 (72)发明人 郑蓓　 (74)专利代理 机构 武汉河山金堂专利事务所 (普通合伙) 42212 专利代理师 胡清堂 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06F 119/02(2020.01) 审查员 卢秋茹 (54)发明名称 基于时间序列的生物反应器运行状况分级 预测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于时间序列的生物反 应器运行状况分级预测方法及系统， 其首先建立 统一时间间隔颗粒度下的关联变量历史样本数 据集， 依据基于生物反应器运行状况关联变量建 立的生物反应器运行状况精细化等级分类， 对建 立的关联变量历史样本特征数据集进行数据标 注； 然后确定目标变量， 基于已标注的关联变量 历史样本特征数据集建立目标变量的时间序列 特征样本数据集， 确定各个分类下目标变量的特 征时间序列样本； 最后实时采集目标变量在当前 时间间隔颗粒度下的时间序列 样本， 采用最近邻 分类法确定目标变量当前时间序列样本的分类 等级， 获得生物反应器运行状况的实时预报， 为 提高反应 器实时响应能力， 提供实时数据支持。 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 CN 113158552 B 2022.05.31 CN 113158552 B 1.一种基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测方法， 其特征在于， 包括如下步 骤： 获取生物反应器历史运行数据库中涉及到的表征生物反应器运行状况的关联变量数 据， 建立统一时间 间隔颗粒度下的关联变量历史样本数据集； 提取关联变量历史样本数据集的统计学特征和时间序列 特征， 建立关联变量历史样本 特征数据集； 依据基于生物反应器运行状况关联变量建立的生物反应器运行状况精细化等级分类， 对关联变量历史样本特 征数据集进行 数据标注； 确定表征生物反应器运行状况的、 且具备细颗粒度时间序列的关键变量作为目标变 量， 基于已标注的关联变量历史样本特征数据集建立目标变量的时间序列特征样本数据 集， 确定各个分类下目标变量的特 征时间序列样本； 实时采集目标变量在当前时间间隔颗粒度 下的时间序列样本， 采用最近邻分类法确定 目标变量当前时间序列样本的分类等级， 获得生物反应 器运行状况的实时预报。 2.根据权利要求1所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测方法， 其特征在 于， 所述实时采集 目标变量在当前时间间隔颗粒度下 的时间序列样本， 采用最近邻 分类法 确定目标变量当前时间序列样本的分类等级， 获得生物反应 器运行状况的实时预报； 包括： 实时计算目标变量当前时间序列样本与该变量的各个分类特征时间序列样本的距离 度量值， 采用最近邻分类法确定目标变量当前时间序列样本的分类等级。 3.根据权利要求1所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测方法， 其特征在 于， 所述基于时间序列的生物反应 器运行状况分级预测方法还 包括： 确定多个表征生物反应器运行状况的、 且具备细颗粒度时间序列的关键变量作为目标 变量， 基于已标注的关联变量历史样本特征数据集建立多目标变量的时间序列特征样本组 数据集， 确定各个分类下多目标变量的特 征时间序列样本组； 实时采集多目标变量在 当前时间间隔颗粒度 下的时间序列样本组， 采用最近邻分类法 确定多目标变量当前时间序列样本组的分类等级， 获得生物反应 器运行状况的实时预报。 4.根据权利要求3所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测方法， 其特征在 于， 所述实时采集多目标变量在当前时间间隔颗粒度下 的时间序列样本组， 采用最近邻 分 类法确定多目标变量当前时间序列样本组的分类等级， 获得生物反应器运行状况的实时预 报； 包括： 当前时间 间隔颗粒度下， 实时采集多目标变量时间序列样本组； 在每一个等级分类下， 将当前时间序列样本组中每个目标变量样本与 特征时间序列样 本组中该变量特征样本的距离度量值加权平均， 得到当前时间序列样本组与该分类特征时 间序列样本组的加权距离度量 值； 实时计算当前时间序列样本组与 各个分类的特征时间序列样本组 的加权距离度量值， 采用最近邻 分类法确定生物反应器在当前时间间隔颗粒度下的实时多目标变量时间序列 样本组的分类等级， 获得生物反应 器运行状况的实时预报。 5.根据权利要求1或3所述一种基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测方法， 其 特征在于， 将不同时间间隔颗粒度的关联变量数据， 按照统一时间间隔颗粒度进行数据转 换， 建立统一时间 间隔颗粒度下的关联变量历史样本数据集。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113158552 B 26.一种基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测系统， 其特征在于， 包括如下功 能模块： 历史数据 预处理模块， 用于获取生物反应器历史运行数据库中涉及到的表征生物反应 器运行状况的关联变量数据， 建立统一时间 间隔颗粒度下的关联变量历史样本数据集； 历史数据 特征提取模块， 用于提取关联变量历史样本数据集的统计学特征和时间序列 特征， 建立关联变量历史样本特 征数据集； 历史数据标注模块， 用于依据基于生物反应器运行状况关联变量建立的生物反应器运 行状况精细化 等级分类， 对关联变量历史样本特 征数据集进行 数据标注； 目标变量特征选择模块， 用于确定表征生物反应器运行状况的、 且具备细颗粒度时间 序列的关键变量作为目标变量， 基于已标注的关联变量历史样本特征数据集建立目标变量 的时间序列特 征样本数据集， 确定各个分类下目标变量的特 征时间序列样本； 实时分类预测模块， 用于实时采集目标变量在当前时间间隔颗粒度下的时间序列样 本， 采用最近邻 分类法确定目标变量当前时间序列样本的分类等级， 获得生物反应器运行 状况的实时预报。 7.根据权利要求6所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测系统  ， 其特征在 于， 所述实时分类预测模块包括距离度量单 元： 所述距离度量单元用于实时计算目标变量当前时间序列样本与该变量的各个分类特 征时间序列样本的距离度量值， 采用最近邻分类法确定目标变量当前时间序列样本的分类 等级。 8.根据权利要求6所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测系统  ， 其特征在 于， 所述基于时间序列的生物反应 器运行状况分级预测系统还 包括： 多目标变量特征选择模块， 用于确定多个表征生物反应器运行状况的、 且具备细颗粒 度时间序列的关键变量作为目标变量， 基于已标注的关联变量历史样本特征数据集建立多 目标变量的时间序列特征样本组数据集， 确定各个分类下多目标变量的特征时间序列样本 组； 多目标实时分类预测模块， 用于实时采集多目标变量在当前时间间隔颗粒度 下的时间 序列样本组， 采用最近邻 分类法确定多目标变量当前时间序列样本组的分类等级， 获得生 物反应器运行状况的实时预报。 9.根据权利要求8所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测系统  ， 其特征在 于， 所述多目标实时分类预测模块包括如下功能单 元： 多目标采集单 元， 用于当前时间 间隔颗粒度下， 实时采集多目标变量时间序列样本组； 加权距离度量单元， 用于在每一个等级分类下， 将当前时间序列样本组中每个目标变 量样本与特征时间序列样本组中该变量特征样本的距离度量值加权平均， 得到 当前时间序 列样本组与该分类特 征时间序列样本组的加权距离度量 值； 等级分类预测单元， 用于实时计算当前时间序列样本组与各个分类的特征时间序列样 本组的加权距离度量值， 采用最近邻分类法确定生物反应器在当前时间间隔颗粒度下的实 时多目标变量时间序列样本组的分类等级， 获得生物反应 器运行状况的实时预报。 10.根据权利要求6或8所述基于时间序列的生物反应器运行状况分级预测系统  ， 其特 征在于， 所述历史数据预处 理模块包括颗粒度转换 单元：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113158552 B 3