基于机器学习的大数据污水预测处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，该大数据污水预测处理方法包括：步骤

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的大数据污水预测处理方法


[0001]本专利技术涉及大数据应用
，特别是涉及基于机器学习的大数据污水预测处理方法
。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加速，污水处理问题的日益突出，传统的污水处理方法往往无法有效应对污水产生量的波动
。
而随着大数据技术的发展，人们开始探索如何利用大数据技术提升污水处理的能力
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，旨在解决现有技术中无法准确预测污水产生量，从而导致污水处理能力无法有效利用的问题
。
[0004]本专利技术的技术方案是：一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，该大数据污水预测处理方法包括：
[0005]步骤
a.
负责采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据
。
负责从各种设备或传感器中采集数据，并将数据以安全
、
高效的方式传输到数据存储模块，确保数据完整性和安全性，采用现有成熟的优化算法，能够降低数据传输延迟，提高数据传输效率，
[0006]步骤
b.
采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型
。
包括数据清洗
、
挖掘和分析等，采用现有成熟的
、
先进的数据处理算法和技术，能够提高数据处理效率，同时保证数据处理结果的准确性和可靠性
。
[0007]收集到的数据存在缺失值
、
错误或异常值，可以通过均值填充
、
异常值处理
、
数据转换等方式来进行数据预处理；在这一步中，需要从收集的数据中提取出有意义的特征，以便用于后续建模，这些特征可能包括历史污水浓度
、
水质指标
、
天气条件
、
地理位置等，可以使用数据探索性分析
、
特征选择和特征创建等方法来提取和选择特征
。
[0008]步骤
c.
使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型
。
根据预测目标和数据的特点，选择适合的模型进行训练，对于污水预测模型，可以考虑使用时间序列分析
、
机器学习或深度学习等方法
。
具体可以使用
ARI MA
模型
、LSTM
模型
、
神经网络等模型来进行训练
。
[0009]训练完模型后，需要对模型进行评估和调整
。
具体可以使用交叉验证
、ROC
曲线等方法来评估模型的性能
。
如果模型的预测效果不理想，可以调整模型参数
、
改变特征选择或尝试其他模型
。
同时，需要对模型进行维护和更新，以确保其预测效果仍然准确和可靠
。
[0010]同理，建立
、
训练
、
验证
、
维护和更新污水预测子模型
。
[0011]步骤
d.
根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；根据设计的算法和传感器，选择合适的控制器，例如
PLC(
可编程逻辑控制器
)、
单片机
、
嵌入式系统等
。
[0012]并且，制定污水处理控制策略：
[0013]1.
反馈控制：根据传感器采集的数据
(
如溶解氧浓度
、pH
值等
)
来调节曝气量
、
进水量等参数，以实现水质的稳定控制
。
[0014]2.
前馈控制：根据进水量
、
水质等参数的变化，提前调整处理系统的运行参数，以减小对水质的影响
。
[0015]3.
复合控制：结合反馈控制和前馈控制，通过多种传感器采集的数据综合调整处理系统的运行参数，以提高控制效果
。
[0016]步骤
e.
根据制定的处理方案，控制污水处理设备的运行；
[0017]步骤
f.
负责与外部系统进行数据交换和通信
。
根据需求，选择一个适合的通信模块
。
例如，可以选择
Wi
‑
F i
模块
、
蓝牙模块
、LoRa
模块
、NB
‑
I oT
模块等
。
选择的标准应包括但不限于满足你的功能需求
、
性能优良
、
易于使用和价格合理等
。
通信模块需要与后台系统进行数据交换，因此需要确定使用的通信协议
。
例如，可以选择
MQTT
协议
、HTTP
协议，或者根据需求自定义协议
。
[0018]进一步的技术方案中，采集的城市污水厂的进水数据，包括污水流量
、
水质参数
、
水温
、PH
值；收集的城市气象数据，包括湿度
、
风向
、
降雨量
、PH
值
。
[0019]进一步的技术方案中，通过机器学习和深度学习，再根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的污水情况
。
[0020]进一步的技术方案中，当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水水质较差时，控制器可以自动调整污水处理流程，以提高处理效率
。
[0021]进一步的技术方案中，当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水流量增加时，执行器自动调整污水处理的流量和速度
。
[0022]进一步的技术方案中，通信模块负责与城市智慧环保系统共享数据，接收和发送指令
。
[0023]进一步的技术方案中，该方法还包括有用于分别分析
、
处理各段污水处理过程的实时状态和趋势，用于精确训练对应污水处理段的污水预测子模型，用于做到整体的污水预测模型和局部的污水预测子模型的协同配合，相互比对分析
。
[0024]本专利技术的有益效果是：
[0025](1)、
提高污水处理能力：通过大数据技术和机器学习算法，实现对污水产生量的精准预测，从而更好地应对污水产生量的波动，提高污水处理能力
。
[0026](2)、
节能减排：根据实际污水产生量和处理需求，自动调整污水处理装置的处理能力，避免能源的浪费，实现节能减排
。
[0027](3)、
智能决策优化：通过智能决策系统，优化污水处理过程，提高处理效果和效率
。
[0028](4)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，该大数据污水预测处理方法包括：步骤
a.
采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据；步骤
b.
采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型；步骤
c.
使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型；步骤
d.
根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；步骤
e.
根据制定的处理方案，控制污水处理设备的运行；步骤
f.
负责与外部系统进行数据交换和通信
。2.
根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，采集的城市污水厂的进水数据，包括污水流量
、
水质参数
、
水温
、PH
值；收集的城市气象数据，包括湿度
、
风向
、
降雨量
、PH
值
。3.
根...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐文星，王婧怡，原浩严，殷源，刘元龙，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：