一种基于机器学习的污水处理除磷剂投加优化的方法

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一种基于机器学习的污水处理除磷剂投加优化的方法
申请号:CN202510145935
申请日期:2025-02-10
公开号:CN120122575A
公开日期:2025-06-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于基于机器学习的污水处理除磷剂投加的优化方法,包括下列步骤:S1;建立污水控制前馈表,作为除磷剂投加流量的基准值;S2:基于基准值,定义高效优化区间;S3:采用聚类算法筛选高效优化区间;S4:采用机器学习算法拟合数据与高效优化区间的关系;S5:对新数据进行优化值计算。本发明通过创新性的技术方案,能够提高除磷剂投加量预测的准确性,提高污水处理厂的除磷效率,降低药剂成本,具有重要的实际应用价值和推广意义。
技术关键词
数据驱动模型 LSTM模型 区间定义方法 特征选择 参数 长短期记忆神经网络 机器学习算法 化学反应动力学 最佳聚类数目 融合策略 水质 损失函数设计 聚类算法 深度特征提取 在线监测设备 长短期记忆网络 历史运行数据 污水 优化器
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