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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“基于强化学习粒子群算法的污水处理优化控制方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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