一种排水系统实时控制方法,引入强化学习方法,按照强化学习RL的模型结构和运行方式构建:以排水系统模型为环境Environment,以深度神经网络为智能体Agent,通过智能体Agent与环境Environment之间交互运行所获取的大量状态State、评价得分Reward、运行策略Action数据反复进行训练,不断优化智能体,实际应用中通过智能体Agent生成运行策略Action,以达到提升排水系统运行效果的目标。本发明借助强化学习实现排水系统的优化控制,相比于已有的启发式实时控制来说,可以搜索全局最优策略,更好的优化排水系统运行;相比于模型预测控制来说,可以避免预测误差带来的问题,可以提高排水系统实时控制的运行效果。
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