摘要
本发明提供一种污水处理厂排水的水质评价方法和系统,通过收集并处理污水处理厂多个点位的水质参数,利用深度学习异常检测模型识别异常数据点,采用基于粒子群优化的自适应滤波算法对异常数据点进行动态修正或剔除,得到正常水质数据;利用集成学习方法构建水质预测模型,预测水质变化趋势;利用基于多目标优化算法的第一水质改善策略推荐机制,生成目标水质改善措施组合;建立闭环反馈机制,利用强化学习算法评估目标水质改善措施组合的应用效果,调整水质预测模型和多目标优化算法的关键参数,优化第一水质改善策略推荐机制,生成最优目标水质改善措施组合。本发明实现对污水处理厂排水水质的全面准确和实时监测管理,提升水质改善效果。
技术关键词
变化趋势预测
异常数据点
学习异常检测
水质评价方法
强化学习算法
闭环反馈机制
措施
滤波算法
集成学习方法
策略
参数
粒子群优化算法
污水
水质评价系统
深度学习模型
系统为您推荐了相关专利信息
多端口逆变器
逆变器控制方法
强化学习算法
网络
两电平
路径规划方法
三维表面模型
风险评估模型
Delaunay三角网
规划算法
导弹制导方法
分层强化学习
制导策略
坐标系
评价算法
有源配电网
训练智能体
储能装置
强化学习算法
决策
资源分配参数
需求预测模型
虚拟机实例
资源规划方法
动态资源需求