【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及基于深度學習的污水處理工藝優化方法及其裝置。
技術介紹
1、污水處理是一個涉及多個化學、物理和生物過程的復雜系統，旨在去除或減少污水中的污染物，以達到環保標準和回收水資源的目的。由于污水的成分多樣且變化快速，傳統的污水處理方法面臨諸多挑戰，如處理效率低、調節難度大和對異常情況的反應不夠快速等。隨著信息技術和自動化技術的發展，實時監控和數據采集技術已被廣泛應用于污水處理中，這為深入分析和優化處理工藝提供了數據支持。
2、申請號為cn202380010898.8的中國專利技術專利提出一種基于機器學習的廢水生物處理工藝的重構方法和系統，該方法包括：采集廢水生物處理過程的進出水基本水質、生態風險與工藝信息數據并進行數據預處理；對廢水生物處理工藝進行特征抽取并進行多單元表征；構建不同的生物處理多單元組合工藝的出水基本水質預測模型和出水生態風險預測模型并進行達標檢驗；模擬重構不同的廢水生物處理短程單元組合工藝，并在不同進水水質場景下進行出水水質達標檢驗；評估出水水質達標的重構生物處理短程單元組合工藝的生態風險，確定最佳廢水生物處理工藝。本專利技術能夠針對不同進水水質場景，確定滿足出水基本水質達標且生物風險最低的新型生物處理工藝，解決現有生物處理工藝方法的選擇局限性。
3、申請號為cn202211112693.4的中國專利技術專利提出一種基于機器學習的污水處理水質預測方法及系統，該方法包括：獲取污水處理廠的每日歷史進水數據并構建進水水質數據庫；將進水水質數據庫中的進水水質數據劃分為訓練集
4、申請號為cn202410417701.9的中國專利技術專利提出一種下沉式污水處理廠的碳排放核算方法、裝置及平臺，包括：s1、計算下沉式污水處理廠的直接碳排放強度：計算方法包括分別計算co-2類碳排放強度、ch-4類碳排放強度、n-2o類碳排放強度，然后相加得到直接碳排放強度；其中n-2o轉化率通過機器學習模型模擬預測得到；s2、計算下沉式污水處理廠的間接碳排放強度：計算方法包括分別計算電耗碳排放強度，以及物耗碳排放強度，然后相加得到間接碳排放強度；s3、將所述直接碳排放強度和所述間接碳排放強度相加，得到下沉式污水處理廠的總碳排放強度。本專利技術更方便、更直觀地核算污水處理廠的碳排放情況，以便對污水處理廠實現低碳化管理，有助于減少污水處理廠的碳排放。
5、現有技術存在以下不足，導致污水處理的效率低下并且處理效果不佳：
6、1、現有技術在數據采集和處理中常面臨數據量有限和缺乏多樣性的問題，限制了模型的泛化能力和準確性。
7、2、在處理復雜的污水處理數據時，傳統神經網絡常受梯度消失或爆炸的影響，導致訓練不穩定，無法有效提取關鍵特征。
8、3、傳統的特征降維技術未能有效處理高維數據，常導致降維過程中信息的大量丟失，影響數據的可用性和模型的性能。
9、4、傳統的隨機森林算法在決策樹的數量和深度設置上缺乏靈活性，容易造成模型過擬合，限制了其在復雜數據集上的應用效果。
技術實現思路
1、為了解決上述污水處理的效率低下并且處理效果不佳的問題，本專利技術提出了基于深度學習的污水處理工藝優化方法及裝置，該方法和裝置能夠實時監控和動態優化污水處理工藝，提高處理效率和效果，確保處理過程符合環保標準。
2、第一方面，本專利技術實施例中提供了一種基于深度學習的污水處理工藝優化方法，包括：
3、步驟s1、數據采集與標注：采集污水處理過程中的相關數據作為目標數據，以結構化的json格式存儲所述目標數據，采用人工標注方式將所述目標數據標注為以下三個類別：正常處理、處理不達標和高效處理；
4、步驟s2、數據擴充：基于混合差分隱私的生成對抗網絡算法進行樣本生成，并在樣本生成過程中采用逆向特征細化策略調整數據特征；
5、步驟s3、特征提取：采用基于自適應狼群優化算法的全連接神經網絡進行特征提取；
6、步驟s4、特征降維：采用基于掩碼增強的自編碼神經網絡在輸入層采用隨機掩碼有選擇地隱藏輸入數據的部分特征進行數據壓縮和重構，以實現特征降維，其中所述自編碼神經網絡包括編碼器和解碼器；
7、步驟s5、分類預測污水處理程度：采用基于模型容量自適應剪枝的隨機森林算法，對特征降維后的數據進行分類預測，得到污水處理程度的分類結果，其中所述隨機森林算法是采用自適應機制根據訓練數據的復雜性自動調整決策樹的數量和深度；
8、步驟s6、優化污水處理策略：根據預測得到的污水處理程度的分類結果對污水處理策略進行優化。
9、可選的，在第一方面的一種實現方式中，步驟s2中基于混合差分隱私的生成對抗網絡算法的訓練流程包括：
10、步驟s201、參數初始化操作：在初始化過程中分別為生成器和判別器設置初始參數，同時設置損失函數的差分隱私參數；
11、步驟202、樣本生成與判別：在樣本生成過程中，通過生成器從隱空間采樣潛在變量，通過前向傳播生成假數據；在判別階段，通過判別器接收來自生成器的假數據和真實數據集中的樣本，進行真假判別；
12、步驟203、調整數據特征：在生成樣本數據后，利用損失函數對生成器調整樣本數據的數據特征；
13、步驟204、更新初始化參數：對生成器和判別器進行交替訓練，采用梯度下降法分別更新生成器和判別器的初始參數；
14、步驟205、重復迭代：重復迭代上述步驟201-步驟204，直至滿足預設的停止迭代條件，以完成模型訓練。
15、可選的，在第一方面的一種實現方式中，步驟s3中采用基于自適應狼群優化算法訓練全連接神經網絡的訓練流程包括：
16、步驟s301、參數初始化操作：初始化全連接神經網絡的權重參數和偏置參數；
17、步驟s302、調整全連接神經網絡的參數并尋找最優解：基于自適應狼群優化算法通過模擬狼群的社會行為來調整神經網絡的參數，其中每一只狼代表了神經網絡的一組潛在解，而狼群的社會行為則幫助探索解空間，尋找狼群位置的最優解；
18、步驟s303、使用自適應調整優化：在每一次算法迭代中，根據前一代的優化結果自適應調整搜索策略；
19、步驟s304、更新初始化參數:使用每一次算法迭代中生成器的參數對應的損失函數梯度更新全連接神經網絡的權重參數和偏置參數；
20、步驟s305、重復迭代：重復迭代上述步驟301-步驟304，直至滿足預設的停止迭代條件，以完成模型訓練。
21、可選的，在第一方本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于深度學習的污水處理工藝優化方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟S2中基于混合差分隱私的生成對抗網絡算法的訓練流程包括：
3.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟S3中采用基于自適應狼群優化算法訓練全連接神經網絡的訓練流程包括：
4.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟S4中基于掩碼增強的自編碼神經網絡的訓練流程包括：
5.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟S5中基于模型容量自適應剪枝的隨機森林算法的訓練流程包括：
6.一種基于深度學習的污水處理工藝優化裝置，其特征在于，包括：
7.一種計算機設備，其特征在于，包括：
8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時實現權利要求1至5中任一項所述的方法。
9.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時
...【技術特征摘要】
1.一種基于深度學習的污水處理工藝優化方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟s2中基于混合差分隱私的生成對抗網絡算法的訓練流程包括：
3.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟s3中采用基于自適應狼群優化算法訓練全連接神經網絡的訓練流程包括：
4.根據權利要求1所述的污水處理工藝優化方法，其特征在于，所述步驟s4中基于掩碼增強的自編碼神經網絡的訓練流程包括：
5.根據權利要求1所述的污水處...
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