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龙图腾网获悉浙江浙能技术研究院有限公司申请的专利基于退火算法优化SVM模型预测及优化冷凝液处理系统出水总氮的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115774964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211579974.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于退火算法优化SVM模型预测及优化冷凝液处理系统出水总氮的方法是由张驰;娄宝辉;张雨婷;冯向东;张贺;赵文滔;吴贤豪;陈雨帆;黄斐鹏;叶壮;鲁卫哲;童小忠设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于退火算法优化SVM模型预测及优化冷凝液处理系统出水总氮的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于退火算法优化SVM模型预测及优化冷凝液处理系统出水总氮的方法，包括：获取对污泥干化冷凝液处理流程出水总氮产生影响的主要影响因子，并确定最显著元素；基于核函数构建SVM模型；将最显著元素作为SVM模型的输入，得出预测和优化结果；在输出结果不满足预设条件时，使用模拟退火算法来优化SVM模型的主要参数，重复输出直至输出结果满足预设条件。本发明的有益效果是：本发明实现了废水处理全流程出水总氮时时精准预测和全流程参数优化，并且有广阔的应用前景。

本发明授权基于退火算法优化SVM模型预测及优化冷凝液处理系统出水总氮的方法在权利要求书中公布了：1.基于退火算法优化SVM模型预测及优化冷凝液处理系统出水总氮的方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取对污泥干化冷凝液处理流程出水总氮产生影响的主要影响因子，并采用主成分分析法在所述主要影响因子中确定最显著元素； 步骤2、基于核函数构建SVM模型；步骤2中，所述核函数为径向基函数，所述径向基函数的判别函数为： 其中，sgn为符号函数，ai表示中心点，n为中心点的数量，Kr为径向基函数，xi为中心点的特征向量，r、b均为预估参数且属于随机常数； 采用的核函数为高斯函数，表示为： 步骤3、将所述最显著元素作为SVM模型的输入，进行模拟训练得出预测和优化结果； 步骤4、在步骤3的输出结果不满足预设条件时，使用模拟退火算法来优化SVM模型的主要参数，重复步骤3，直至输出结果满足预设条件；在步骤4中，定义模拟退火算法优化函数： 其中，yi为第j个样本实例，为第j个模拟样本实例，n为模拟样本的数量，s.t为约束条件；并通过迭代选择适度的C,g,ε参数，使函数取得最小值，具体步骤包括： 步骤4.1、确定模拟退火算法的初始参数，初始温度T0，终止温度Te,初始状态Eo，以及温度冷却系数ε，0ε1； 步骤4.2、在约束条件下，通过降温函数Tn＝To*ρ，0ρ1，进行退火寻优，选择邻域内的一组随机参数C,g,ε，作为支持向量机模型的原始参数，得到的临时状态Ei； 步骤4.3、判断该临时状态是否满足EnEo，且显著性差异合理，即 为决定是否接受临时状态为当前状态的随机数； 步骤4.4、如果EnEo，则重复步骤3.2和步骤3.3，继续寻优；若En＜Eo，则接受此状态为新的临时状态，直到TnTe，停止算法，将优化后的参数作为SVM模型的最优参数。

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