一种基于SHAP解释的混凝投药量优化方法和装置

AITNT
正文
推荐专利
一种基于SHAP解释的混凝投药量优化方法和装置
申请号:CN202411477414
申请日期:2024-10-22
公开号:CN119007876B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于SHAP解释的混凝投药量优化方法和装置,包括:获取水厂中不同监测点的水质指标数据并进行预处理后构建所有监测点的图结构序列;构建提取时空特征和引入SHAP的混凝投药量预测模型;基于水质指标数据构建投药量目标函数以及净化效果目标函数,对两目标优化问题求解得到达到给定净化程度的最小混凝投药量,以模型预测的混凝投药量与求解的最小混凝投药量之差来构建损失函数来进行模型参数优化;利用参数优化的模型进行实时投药量预测,并通过SHAP解释时空水质特征中对预测药量做出贡献的监测点,该监测点用于指导实际混凝投药量投放,这样能解决投药量预测精度低、模型可解释性差以及缺乏多目标优化的局限性。
技术关键词
监测点 水质 特征提取模块 指标 XGBoost模型 注意力机制 空间特征提取 序列 检测点 节点特征 逻辑 数据处理单元 参数 优化装置 存储器 水流 处理器
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于三维点云的活体猪只评级方法、系统及存储介质
评级方法 深度学习网络提取 深度相机 分类网络 多层感知机
2
基于误差感知自适应损失的医学图像分割方法及系统
医学图像分割方法 多模态医学图像 医学图像分割系统 动态 微调机制
3
一种虚拟传感器创建方法及装置
仿真模型 传感器 三维模型 仿真数据 尺寸
4
一种人工智能模型的训练方法及系统
语句 人工智能模型 对象 聚类 训练样本集
5
基于两阶段对抗训练和边缘感知的图像融合方法及系统
融合特征 图像融合方法 可见光图像 两阶段 生成对抗模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号