一种基于自动机器学习的污水厂精准加药方法

本发明公开了一种基于自动机器学习的污水厂精准加药方法，属于污水厂污水处理过程中的精准加药技术领域。所述方法包括：获取污水厂历史数据，构建数据集；训练自动机器学习模型，基于进水数据和加药数据预测出水数据；基于加药规则，统计各个进水数据对应的加药量，得到加药样本数据集；抽取加药样本数据集中的数据，输入出水预测模型，得到对应的出水水质数据；比较出水水质数据与水质达标阈值；调整加药量，不断更新污水厂的加药样本数据集，直到每条样本对应的出水水质数据区间均位于达标范围内。本发明可以更灵活地适应不同的污水处理环境，快速响应进水水质的变化，提高加药决策的实时性与准确性，大大提升了污水处理系统的效率与可靠性。