摘要
本发明提供一种智慧水务污水监测处理方法,通过部署在污水处理设施中的传感器网络实时采集水质参数数据、设备运行状态数据和环境数据,避免传统人工巡检或定时采样导致的数据滞后问题。将水质参数数据、设备运行状态数据和环境数据进行数据预处理并进行特征提取,将冗余数据转化为高价值决策信息。通过机器学习模型采用预处理数据集和关键特征进行水质异常和设备故障识别,生成预警信号。并通过强化学习算法动态调整污水处理工艺参数,生成控制指令并下发至执行设备。基于执行设备的反馈数据和专家知识库,对机器学习模型参数、历史处理策略库和强化学习算法超参数进行闭环优化。不仅能保障污水处理效果的稳定性,更能在突发情况下快速响应。
技术关键词
设备运行状态数据
智慧水务
水质参数数据
强化学习算法
专家知识库
机器学习模型
多模态传感器
执行设备
时序特征
生成控制指令
集成环境检测传感器
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