一种基于全连接神经网络的智能加药技术

本发明公开了一种基于全连接神经网络的智能加药技术，涉及水处理技术领域，包括以下步骤:通过加药工艺的调研，初步筛选可能影响控制目标的影响因子，借助部分阿里云的云原生A I平台对清洗后的样本数据进行特征工程分析；根据特征工程分析结果确定出模型的影响因子；对于生产样本数据，通过曲线图图表工具人工评估加药量的合理性；样本数据经清洗达标后即可进行模型训练和超参调整；将生产环境中相关影响因子输入模型进行模拟预测；模型经模拟预测评估后方可投产，投产前需制定好人工介入机制；模型投产后，需持续观察投加量与出水浊度；本发明可以不断提高模型预测性能指标，使加药准确度不断提高，实现替代人工，节省药耗的目的。