基于多特征融合与改进长短期记忆网络的污水处理厂出水总氮预测

摘要

针对污水处理厂出水总氮浓度难以实时准确预测的问题，提出了一种基于孤立森林(IF)、鲸鱼优化算法(WOA)、多头自注意力机制(MA)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的多特征融合预测模型。以黑龙江省某污水处理厂的历史数据为研究对象，采用IF算法进行检测并剔除数据噪声，提升数据质量。在此基础上，通过引入MA改进LSTM模型，增强其对水质时间序列数据中长期依赖关系的捕捉能力。利用WOA对模型参数进行自适应优化，进一步提高预测精度。实验表明，所提出的IF-WOA-MA-LSTM模型可以有效缓解数据噪声干扰和多因子耦合问题，其均方误差、平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.17、0.04、0.21和0.94。该模型可为中小型污水处理厂出水总氮浓度的实时监控和工艺优化提供可靠的技术参考。

关键词

污水处理厂 / 孤立森林 / 鲸鱼优化算法 / 多头自注意力机制 / 长短期记忆网络 / 出水总氮