关键词:
混凝剂投加量预测
污水处理
BiLSTM-GRU模型
STM32
摘要:
在城市化快速发展的背景下,污水处理成为环境保护的重要环节,而混凝投药的精准性直接影响水质净化效率和药剂成本。传统加药控制方法受限于水质波动和反应复杂性,难以实现精准调节。为此,本研究构建了一种基于BiLSTM-GRU融合神经网络的混凝剂投加量预测模型,并引入鹈鹕优化算法以提升模型的预测准确性与稳定性。
主要工作如下:
1、通过广泛查阅污水处理及自动控制相关文献,了解了当前污水处理加药控制技术的研究现状与发展趋势,并指出了传统控制方法在应对水质波动和精确调节方面的不足,为后续研究奠定了坚实理论基础。
2、提出了一种基于BiLSTM-GRU融合神经网络的预测模型,结合了BiLSTM的时序建模能力与GRU的轻量化门控结构,并通过POA算法优化BiLSTM层参数,显著提升了预测精度和稳定性。通过对数据预处理、特征选择和STL分解处理,并对比多种机器学习模型(包括ANN、CNN、LSSVM和XGBoost)的表现,实验结果表明,BiLSTM-GRU模型的预测精度R2达到0.9241,优于其他对比模型。
3、在硬件系统设计方面,基于混凝投药控制系统的需求分析,选定了主控芯片、传感器、计量泵控制电路和通信模块,采用STM32F1系列微控制器为核心,设计了数据采集、处理和控制电路,使用立创EDA工具完成电路设计,确保各硬件组件的协同工作,为系统稳定运行提供了硬件基础。
4、在界面开发和仿真验证方面,采用Visual Studio和USART HMI分别开发了上位机界面和现场控制单元,通过仿真实验模拟不同水质条件下的输入,评估算法的预测精度、响应速度和系统稳定性,验证了算法在实际应用中的适用性和鲁棒性。