面向污水处理成本控制的水质预测算法研究

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污水处理是解决水资源问题的关键一环。随着国家的重视和大量投入,我国污水处理事业蒸蒸日上、快速发展,但仍存在两方面问题制约着污水处理行业的可持续发展:运营管理难度大,且扩建改造时缺乏参考依据;运营管理依赖人工实践经验,导致管理模式粗放、运行成本偏高以及自动化程度较低。针对这些问题可从三方面着手:发现进水口水质(简称进水水质)规律,对未来进水水质进行长序列预测,为污水处理日常运营管理和水厂扩建改造提供辅助决策建议;建模污水处理过程,依据进水水质来预测处理后的出水口水质(简称出水水质),为污水处理达标排放保驾护航;基于对出水水质的准确预测进行加药量的自动化寻优,为污水处理精细化管理和成本控制提供突破口。针对这三方面技术研究领域均有相关研究工作,但仍存在不足,例如在进水水质预测领域缺乏对波动性大、随机性强、不具有周期性的进水水质的长序列预测研究;在出水水质预测领域现有模型在输入序列长度过长时预测准确度下降;在基于出水水质预测的加药量自动寻优领域缺乏对输入序列变长时的出水水质预测的准确性和可靠性研究。针对上述不足,本文尝试采用多种深度学习方法解决进水水质、出水水质的准确预测问题,并通过对输入输出特征间关系的分析研究出水水质预测模型的可靠性。具体而言,本文的主要工作包括以下三方面:1.针对进水水质预测领域缺乏对波动性大、随机性强、不具有周期性的进水水质的长序列预测研究的问题,一方面通过长短时记忆网络对该序列进行建模,另一方面以自回归预测的方式引导模型捕捉序列的变化规律,在真实污水处理数据集上的实验表明,相比于其他基于深度学习的方法、基于传统机器学习的方法和基于统计的方法,该方法在进水水质长序列预测上具有更优的准确性和稳定性。2.针对现有出水水质预测方法在输入序列长度过长时预测准确度下降的问题,提出将输入进水水质序列排列成二维矩阵并看作“图像”,从而采用卷积神经网络对污水处理过程进行建模以准确预测出水水质,在真实污水处理数据集上的实验表明,该方法达到了工程应用所要求的预测准确性和高效性。3.针对基于出水水质预测的加药量自动寻优领域缺乏对输入序列变长时的出水水质预测的准确性和可靠性研究的问题,提出采用基于注意力机制的深度学习模型,对任意长度的输入序列进行建模,消除变长序列输入中无关部分对预测结果的影响,并通过输入输出特征间的部分依赖图分析研究该模型的可靠性,在真实污水处理数据集上的实验验证了该模型的有效性并具有一定的可靠性。
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