一种基于多任务学习的污水处理厂出水预测方法

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一种基于多任务学习的污水处理厂出水预测方法
申请号:CN202511029835
申请日期:2025-07-25
公开号:CN121034470A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多任务学习的污水处理厂出水预测方法,包括:获取污水处理数据;基于污水处理数据,建立出水预测模型;所述出水预测模型的输入为进水水质数据、工艺数据、环境数据以及污水处理单元数据,输出为预测的出水指标数据;基于出水预测模型与出水预测模型的输入,对未来时间的出水指标数据进行预测;本发明结合多任务学习构建得到出水预测模型,模型能够综合考虑到各个输入的数据之间的时序依赖以及相互影响的关系进而进行预测,既降低计算冗余,又贴合实际工艺需协同考虑多目标的预测需求,显著提升了出水水质预测精度与工艺调控效率,为推动污水处理厂运行管理的智能化夯实基础。
技术关键词
污水处理单元 数据 生化处理单元 多任务 指标 深度学习框架 时序依赖关系 水质 多头注意力机制 长短期记忆网络 门控循环单元 更新模型参数 曝气风量 氨氮 传播算法 预测误差 优化器
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