本发明涉及一种基于强化学习粒子群算法的
污水处理优化控制方法,包括下述步骤:(1)构建基于强化学习的污水处理过程智能体四要素:状态、环境、奖励及行动;(2)建立基于强化学习粒子群算法的污水处理优化控制流程:首先由神经网络模型预测浓度设定值调整趋势,加权至标准粒子群算法位置与速度更新公式,迭代更新,将全局最优作为硝态氮及溶解氧浓度设定值;然后获取进步粒子,记录其浓度设定值及调整趋势,训练神经网络模型;最后对神经网络模型进行评估与更新。本发明依据优化周期重复进行,通过策略评估与不断改进,有助于优化污水处理过程。
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