基于机器学习的絮凝气浮除藻工艺优化方法

本发明提供一种基于机器学习的絮凝气浮除藻工艺优化方法，采用H2O自动机器学习平台(H2O AutoML)进行絮凝气浮除藻工艺的优化，提高藻水处理效率和水质安全性。在本发明的基于机器学习的絮凝气浮除藻工艺优化方法中，首先获取絮凝气浮除藻处理历史数据并划分为训练集和测试集；H2O AutoML平台自动执行多种机器学习算法的训练，并根据评价指标选择最优模型，再对最优模型进行超参数优化后获得絮凝气浮除藻工艺优化控制模型，再将优化控制模型部署到水处理设施的控制系统中，根据实时的水质数据动态预测并调整絮凝剂的投加量、絮凝条件和气浮条件。由此通过自动化的机器学习模型选择和参数调优，以适应实时变化的水质条件，优化絮凝剂的投加量和操作参数。