结合遗传算法的深度学习污水水质预测与过程优化方法

本发明公开了结合遗传算法的深度学习污水水质预测与过程优化方法。该方法包括：步骤S1、确定采样频率，采集污水处理系统的进出水监测数据；步骤S2、通过特征工程提取时间特征、派生特征及滑动窗口特征，进行数据预处理，形成数据集；步骤S3、基于CNN、LSTM和自注意力机制构建污水水质混合预测模型；步骤S4、利用该预测模型对出水水质进行预测，并评估其精准度；步骤S5、根据预测结果提供优化建议，通过遗传算法调整污水处理过程中的操作参数，实现水质预测的精准调控。通过引入CNN‑LSTM自注意力机制，本发明能够高效捕捉污水水质数据中的复杂时空依赖关系，显著提高污水水质预测的准确性，为污水处理过程中的科学管理和调控提供技术支持。