一种基于卷积-长短期记忆-注意力的原水浊度控制方法

本发明公开了一种基于卷积‑长短期记忆‑注意力的原水浊度控制方法，包括原水浊度预测和聚合物加药控制两部分。原水浊度预测部分包括：首先，针对原水水质变化的历史数据，建立基于CNN‑LSTM‑Attention的沉淀池浊度预测模型；然后，根据实时获取的水质变化数据，实时预测未来1小时的原水浊度值。聚合物加药控制部分包括：利用历史数据，使用随机森林算法，构建聚合物加药量预测模型；根据浊度预测模型所预测的浊度值，如果其结果超过了设定的阈值，则使用聚合物加药量预测模型预测药品投放量。本发明解决了从投入聚合物到药品反应到浊度值上存在的滞后性问题，同时保证了浊度值能够始终处于可控范围内，具有广泛的适用性。