一种基于LSTM模型的均相催化臭氧氧化体系中离子溶出浓度预测和控制方法

本发明公开了一种基于LSTM模型的均相催化臭氧氧化体系中离子溶出浓度预测和控制方法，涉及神经网络与废水处理交叉领域，包括：采集均相催化臭氧氧化体系的历史进水水质参数、运行参数和出水铁离子浓度参数，并进行预处理得到训练集和测试集；构建LSTM模型并利用所述训练集和测试集进行训练和测试，得到训练好的LSTM模型；采集当前均相催化臭氧氧化体系的进水水质参数和运行参数，输入所述训练好的LSTM模型，得到铁离子浓度预测值；根据所述铁离子浓度预测值生成电流调整建议和/或除垢操作建议。本发明通过融合多源参数，实现离子溶出浓度的高精度实时预测，能够有效指导人工优化电解工艺参数。