【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污水处理，尤其涉及一种基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法。
技术介绍
1、目前，现有的污水厂站控制加药泵的方法，通常一种是纯手动模式，一种是基于时间节点的半自动模式，一种是简单的基于水质检测结果的自动模式。
2、然而，这几种加药方式，要么需要人工参与（第一种），要么会浪费药品（第二种），要么会容易导致水质不达标（如第三种，水质达到预警值时才加药，可能已经晚了）。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其在污水处理过程中，通过机器学习并应用于加药的优化和控制，从而能够有效提高系统的效率并降低成本。
2、为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，包括以下步骤：
4、数据收集：需要收集和记录与污水处理过程相关的数据，包括进水水质、出水水质、加药量、以及处理参数；
5、特征工程：对收集到的数据进行特征提取和选择，以获取与加药过程相关的特征，包括进水水质的ph值、cod浓度、氨氮浓度，以及处理参数如曝气量、混合时间；
6、模型训练：使用收集到的数据来训练机器学习模型，包括使用监督学习算法，使用输入特征和输出之间的关系，训练出一个预测模型；
7、模型优化：根据模型的预测结果和实际情况进行比较，并通过调整加药量来优化加药过程，包括使用模型进行加药量的预测，根据预测结果进行实
8、模型监控和更新：持续收集数据并监控系统的性能，包括不断更新模型，以适应不同的污水处理条件和水质变化。
9、模型训练时，机器学习采用的算法包括回归算法、决策树算法、支持向量机算法、以及神经网络算法。
10、其中，所述回归算法能够用于建立磷含量与进水水质、处理参数之间的关系模型，通过使用所述回归算法能够预测磷含量并进行相应的控制。
11、具体地，所述回归算法包括线性回归，岭回归，支持向量回归，以及随机森林回归；
12、所述线性回归是假设磷含量与进水水质之间存在线性关系，并通过最小化实际值与模型预测值之间的平方误差来拟合一条最优的直线，以建立磷含量与输入指标之间的线性关系模型；并且，所述线性回归能够使用最小二乘法或梯度下降法进行参数估计和模型训练；
13、所述岭回归能够用于处理具有多重共线性也即输入指标之间存在高度相关性的数据；所述岭回归通过在目标函数中加入正则化项也即岭惩罚项来减小参数估计的方差，以有助于改善模型的稳定性和泛化能力，并提高对多重共线性数据的拟合效果；
14、所述支持向量回归是通过寻找一个最优的超平面，以使得实际值与模型预测值之间的总体误差最小化；所述支持向量回归能够用于处理非线性关系，并通过使用核函数将数据映射到高维空间来提高预测能力；
15、所述随机森林回归是通过构建多个决策树，并利用投票或均值的方式得到最终的预测结果；所述随机森林回归能够用于处理非线性关系，具有较强的鲁棒性和泛化能力；并且，在随机森林中，特征的随机选择和样本的有放回抽样能够减少过拟合的风险。
16、其中，所述决策树算法是通过建立一系列的决策规则，以帮助确定何时和如何进行磷的去除控制；所述决策树算法能够根据进水水质和处理参数的条件，输出相应的除磷控制策略，包括cart算法和随机森林算法。
17、具体地，决策树是一种基于树形结构的分类和回归算法，其中每个节点代表一个特征或属性，分支代表这个属性的可能取值，叶子节点代表一个决策或分类结果；决策树算法能够用于处理污水除磷，并帮助确定何时和如何进行除磷控制；具体地，包括以下步骤：
18、收集数据：收集进水水质、处理参数和出水磷含量的数据，并作为决策树算法的输入；
19、特征选择和数据预处理：选择与出水磷含量相关且具有决策意义的特征，以降低决策树模型的不确定性；与此同时，进行数据清洗、处理缺失值和异常值的预处理操作，以减少数据噪声对模型的影响；
20、构建决策树：使用特征选择算法如信息增益、基尼系数以确定最优的划分特征，将数据集划分为更小的子数据集，并递归地构建一棵决策树，直至所有样本中的所有属性都被处理或达到预设的停止条件；
21、决策树剪枝：通过剪枝操作，缩小决策树的规模，以避免过拟合的风险；并且，有些子树会被删除或者合并，以达到更好地泛化能力和更低地预测误差；
22、预测和控制：使用训练好的决策树模型来预测或控制污水处理中的磷含量。
23、其中，所述支持向量机算法能够用于构建磷含量与其他相关指标之间的关系模型，以实现除磷控制；所述支持向量机算法通过学习输入特征和已知磷含量输出之间的关系，以预测和控制磷的含量；并且，所述支持向量机算法具有线性核函数、径向基函数的不同核函数供选择。
24、具体地，支持向量机是一种基于最大间隔分类的监督学习模型，能够用于回归和分类任务；所述支持向量机算法能够用于建立磷含量与进水水质、处理参数的相关指标之间的关系模型，以实现除磷的控制和预测；具体地，包括以下步骤：
25、收集数据：收集进水水质、处理参数和出水磷含量的数据，并作为所述支持向量机算法的输入；
26、特征选择和数据预处理：选择与出水磷含量相关且具有决策意义的特征，以降低模型的不确定性；与此同时，进行数据清洗、处理缺失值和异常值预处理操作，以减少数据噪声对模型的影响；
27、训练模型：所述支持向量机算法将数据映射到高维空间，并通过找到一个超平面将不同类别的数据尽可能地分开；此超平面将所有样本划分为两个部分，一部分为支持向量、另一部分为边界区域，并使得两个部分中的样本点的间距最大；
28、评估模型：评估模型的性能，并通过计算预测结果与实际磷含量之间的偏差或误差的指标来评估模型的准确性和泛化能力；
29、预测和控制：使用训练好的支持向量机模型来预测或控制污水处理中的磷含量。
30、其中，所述神经网络算法是一种模仿人类神经系统工作方式的算法，能够用于建立磷含量与其他相关指标之间的非线性关系模型；所述神经网络算法通过训练神经网络模型，能够预测磷含量并进行相应的控制；并且，所述神经网络算法包括多层感知机和循环神经网络。
31、具体地，神经网络通过对输入和输出数据之间的统计映射和分析，并学习出一个复杂的非线性模型；具体地，包括以下步骤：
32、收集数据：收集出水磷含量以及与之相关的进水水质、处理参数的数据，并把数据划分为训练集和测试集；
33、特征选择和数据预处理：在建立神经网络模型之前，通过特征选择和数据预处理操作如归一化、离散化来降低噪声和数据不确定性；
34、建立神经网络模型：选择神经网络的拓扑结构和训练算法，如多层感知机、自适应神经元或广义回归神经网络；在选取网络结构时，考虑激活函数、网络层数、每本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，模型训练时，机器学习采用的算法包括回归算法、决策树算法、支持向量机算法、以及神经网络算法。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述回归算法能够用于建立磷含量与进水水质、处理参数之间的关系模型，通过使用所述回归算法能够预测磷含量并进行相应的控制。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述回归算法包括线性回归，岭回归，支持向量回归，以及随机森林回归；
5.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述决策树算法是通过建立一系列的决策规则，以帮助确定何时和如何进行磷的去除控制；所述决策树算法能够根据进水水质和处理参数的条件，输出相应的除磷控制策略，包括CART算法和随机森林算法。
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的污水处理厂
7.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述支持向量机算法能够用于构建磷含量与其他相关指标之间的关系模型，以实现除磷控制；所述支持向量机算法通过学习输入特征和已知磷含量输出之间的关系，以预测和控制磷的含量；并且，所述支持向量机算法具有线性核函数、径向基函数的不同核函数供选择。
8.根据权利要求7所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，支持向量机是一种基于最大间隔分类的监督学习模型，能够用于回归和分类任务；所述支持向量机算法能够用于建立磷含量与进水水质、处理参数的相关指标之间的关系模型，以实现除磷的控制和预测；具体地，包括以下步骤：
9.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述神经网络算法是一种模仿人类神经系统工作方式的算法，能够用于建立磷含量与其他相关指标之间的非线性关系模型；所述神经网络算法通过训练神经网络模型，能够预测磷含量并进行相应的控制；并且，所述神经网络算法包括多层感知机和循环神经网络。
10.根据权利要求9所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，神经网络通过对输入和输出数据之间的统计映射和分析，并学习出一个复杂的非线性模型；具体地，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，模型训练时，机器学习采用的算法包括回归算法、决策树算法、支持向量机算法、以及神经网络算法。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述回归算法能够用于建立磷含量与进水水质、处理参数之间的关系模型，通过使用所述回归算法能够预测磷含量并进行相应的控制。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述回归算法包括线性回归，岭回归，支持向量回归，以及随机森林回归；
5.根据权利要求2所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，所述决策树算法是通过建立一系列的决策规则，以帮助确定何时和如何进行磷的去除控制；所述决策树算法能够根据进水水质和处理参数的条件，输出相应的除磷控制策略，包括cart算法和随机森林算法。
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的污水处理厂站加药泵的实时控制方法，其特征在于，决策树是一种基于树形结构的分类和回归算法，其中每个节点代表一个特征或属性，分支代表这个属性的可能取值，叶子节点代表一个决策或分类结果；决策树算法能够用于处理污水除磷，并帮助确定何...
【专利技术属性】
技术研发人员：董宏亮，
申请(专利权)人：华航环境发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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