基于强化学习粒子群算法的污水处理优化控制方法

摘要

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。