一种事件触发的污水处理过程硝态氮浓度预测控制方法

本发明公开了一种事件触发的污水处理过程硝态氮浓度预测控制方法，属于人工智能赋能智慧水处理技术领域。方法包括：采集污水处理站实际的运行数据；并基于运行数据建立深度信念网络模型；采用深度信念网络模型训练误差的变化趋势和特性定义事件，构建事件触发的深度信念网络模型的参数更新模型；以事件触发的深度信念网络模型的输出和控制律为自变量，构建基于目标水质跟踪误差的损失函数，并基于损失函数求解最优控制律；进而得到事件触发的预测控制模型；采用评估性能指标对硝态氮浓度的预测控制模型进行评价。本发明提高了污水处理过程水质状态的控制精度，为污水处理厂优化运行和低碳减排提供技术支撑。