摘要
本发明涉及废水处理建模与智能优化技术领域,公开了基于模糊逻辑与强化学习的废水处理模型参数校准方法,该方法主要包括以下步骤:首先,获取由模型预测与实际观测的误差所定义的状态;其次,利用强化学习模块依据该状态选择一个离散动作;接着,通过模糊逻辑模块将该离散动作转化为一个精确、连续的参数调整动作;最后,应用该调整动作更新模型参数,并根据环境反馈对强化学习模块进行更新,从而形成一个闭环迭代的优化过程。本发明通过将强化学习的全局搜索能力与模糊逻辑的精细推理能力相结合,实现了对废水处理模型参数的高效、自动化和多目标协同校准,显著提高了模型的准确性和实用性。
技术关键词
模型参数校准方法
模糊逻辑
深度神经网络
活性污泥反应器
智能优化技术
模糊规则
更新模型参数
深度Q网络
模块
误差
校准需求
贪婪策略
映射算法
动态
闭环
方程
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