2024/12/22周报

最新推荐文章于 2025-05-28 11:02:20 发布

user_s1

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文章标签：人工智能机器学习深度学习 lstm 大数据

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摘要

Abstract

深度学习

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 数据生成函数（模拟）
def generate_data(num_samples=1000):
    """生成模拟数据，包括输入变量（溶解氧、污泥龄、进水流量）和目标变量（能耗成本、出水水质、微生物风险）"""
    np.random.seed(42)
    SO = np.random.uniform(0, 3, num_samples)  # 溶解氧
    SRT = np.random.uniform(3, 9, num_samples)  # 污泥龄
    Qi = np.random.uniform(100, 500, num_samples)  # 进水流量

    # 模拟目标值
    EC = 0.1 * SO ** 2 + 0.05 * SRT + 0.01 * Qi + np.random.normal(0, 0.1, num_samples)  # 能耗成本
    EQ = 0.2 * SO + 0.1 * SRT - 0.005 * Qi + np.random.normal(0, 0.1, num_samples)  # 出水水质
    MR = 0.3 * SO - 0.2 * SRT + 0.002 * Qi + np.random.normal(0, 0.05, num_samples)  # 微生物风险

    inputs = np.stack([SO, SRT, Qi], axis=1)
    targets = np.stack([EC, EQ, MR], axis=1)

    return inputs, targets

# 数据加载
inputs, targets = generate_data()
inputs = torch.tensor(inputs, dtype=torch.float32).to(device)
targets = torch.tensor(targets, dtype=torch.float32).to(device)

# 数据划分（训练集和测试集）
train_ratio = 0.8
num_train = int(len(inputs) * train_ratio)
train_inputs, test_inputs = inputs[:num_train], inputs[num_train:]
train_targets, test_targets = targets[:num_train], targets[num_train:]

# 定义BP神经网络模型
class BPNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BPNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.activation = nn.Tanh()

    def forward(self, x):
        x = self.activation(self.fc1(x))
        x = self.activation(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 初始化模型
input_size = 3
hidden_size = 64
output_size = 3
model = BPNet(input_size, hidden_size, output_size).to(device)

# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
def train_model(model, train_inputs, train_targets, num_epochs=1000):
    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        # 前向传播
        outputs = model(train_inputs)
        loss = criterion(outputs, train_targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (epoch + 1) % 100 == 0:
            print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}")

train_model(model, train_inputs, train_targets)

# 测试模型
def test_model(model, test_inputs, test_targets):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        predictions = model(test_inputs)
        loss = criterion(predictions, test_targets)
        print(f"Test Loss: {loss.item():.4f}")
    return predictions

predictions = test_model(model, test_inputs, test_targets)

# 多目标优化函数
def multi_objective_optimization(model, bounds, num_generations=100, population_size=50):
    """多目标优化，使用差分进化算法进行优化"""
    def evaluate(individual):
        so, srt = individual
        input_sample = torch.tensor([[so, srt, 300]], dtype=torch.float32).to(device)  # 固定进水流量 Qi = 300
        output = model(input_sample).cpu().detach().numpy()[0]
        return output[0], output[1], output[2]  # 返回能耗成本、出水水质和微生物风险

    # 初始化种群
    population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], (population_size, len(bounds)))
    best_solutions = []

    for generation in range(num_generations):
        new_population = []
        for individual in population:
            # 差分变异
            a, b, c = population[np.random.choice(population_size, 3, replace=False)]
            mutant = np.clip(a + 0.8 * (b - c), bounds[:, 0], bounds[:, 1])

            # 二元交叉
            crossover = np.random.rand(len(bounds)) < 0.7
            trial = np.where(crossover, mutant, individual)

            # 选择
            if sum(evaluate(trial)) < sum(evaluate(individual)):
                new_population.append(trial)
            else:
                new_population.append(individual)

        population = np.array(new_population)

        # 保存最优解
        best_solutions.append(population[np.argmin([sum(evaluate(ind)) for ind in population])])

        if (generation + 1) % 10 == 0:
            print(f"Generation {generation + 1}, Best Solution: {best_solutions[-1]}")

    return best_solutions[-1]

# 优化求解
bounds = np.array([[0, 3], [3, 9]])  # 溶解氧和污泥龄的上下限
best_solution = multi_objective_optimization(model, bounds)
print(f"Optimized Solution: {best_solution}")

运行结果：
在这里插入图片描述

文献阅读

1. 背景与问题

污水处理是环境治理中备受关注的领域，尤其是在城市化进程加快的背景下，污水处理的需求不断增加。污水处理过程涉及复杂的工业系统，包括物理和微生物的生化反应，其特点是非线性、时变性和存在不确定性干扰。因此，建立精准的污水处理模型具有较大挑战。这导致优化控制污水处理过程存在多重困难，包括：

难以建立精确模型。
微生物相关问题（如污泥膨胀、泡沫和上浮）的处理效率较低，系统易受外部环境波动（如水质、气候、毒性工业水流入等）的影响。
当前方法大多集中于运行成本和出水水质的优化，而忽略了微生物风险的安全性问题。

因此，开发一种能够同时兼顾能耗、出水水质和微生物风险的优化控制方法成为必要。

2. 发明目的

本发明提出了一种基于多目标优化的污水处理控制方法和系统，旨在解决现有方法中未充分考虑微生物风险的问题。具体目标包括：

在优化能耗成本和出水水质的同时，降低高微生物风险的比例。
提高污水处理系统的安全性与稳定性。
减少因污泥沉降问题导致的额外成本和损失。
改善模型的泛化能力，减少计算复杂度。

3. 方法与实现

在这里插入图片描述

该发明的方法分为六个步骤，每一步均有明确的目标和实施细节，从数据采集到模型构建、优化求解再到控制实现，构成了一个完整的多目标优化控制框架，确保能耗成本、出水水质和微生物风险之间的平衡。

3.1 数据采集与变量选取

该方法以活性污泥一号基准仿真模型（Benchmark Simulation Model No.1, BSM1）为基础，通过动态仿真过程模拟污水处理的生化反应。BSM1包含 5 个完全混合式生化反应池和 1 个十层沉淀池，每个反应池用于模拟特定的微生物代谢过程和反应动力学。

在变量选取中，重点关注对污泥沉降影响较大的变量，包括：

食微比（F/M）：反映了反应池中微生物与可用有机物的比值。
污泥龄（SRT）：衡量活性污泥在系统中的停留时间。
碳氮比（BOD5/N）：表示生化需氧量（BOD5）与总氮浓度的比值。
反应池溶解氧（SO₃）：表征氧化还原条件对微生物活性的影响。
硝态氮（SNO₅）：反映氮循环中硝化和反硝化过程的效果。

这些变量通过如下公式定义和计算：

食微比（F/M）：

$\text{F/M} = \frac{Q_i \cdot \text{BOD}_5}{V \cdot X}$

其中： $Q_i$ 是进水流量； $\text{BOD}_5$ 是五日生化需氧量； $V$ 是反应池体积； $X$ 是反应池中的活性污泥浓度。

污泥龄（SRT）：

$\text{SRT} = \frac{X \cdot V}{Q_w \cdot X_w}$

其中： $Q_w$ 是排泥流量； $X_w$ 是排泥污泥浓度。

碳氮比（BOD5/N）：

$\text{BOD}_5/\text{N} = \frac{\text{BOD}_5}{\text{TN}}$

其中， $\text{TN}$ 是总氮浓度。

通过这些公式计算的变量数据，包括进水流量（ $Q_i$ ）、能耗成本（EC）、出水水质（EQ）和微生物风险（MR），为后续的预测模型构建和优化提供了输入基础。

3.2 BP神经网络建立稳态预测模型

为了有效模拟能耗成本（EC）、出水水质（EQ）和微生物风险（MR）之间的非线性关系，该方法采用基于 BP（Back Propagation）神经网络的稳态预测模型。BP 神经网络结构设计如下：

输入层：输入变量为溶解氧设定值（ $SO_{3,sp}$ ）、污泥龄设定值（ $SRT_{sp}$ ）和进水流量（ $Q_i$ ）。
隐藏层：负责处理输入和输出之间的非线性映射，使用转换函数增强模型的拟合能力。
输出层：输出变量为能耗成本（ $y_{EC}$ ）、出水水质（ $y_{EQ}$ ）和微生物风险（ $y_{MR}$ ）。

BP 神经网络的数学表达如下：

隐藏层的神经元输出：

$h_i = f\left(\sum_{j=1}^{n} w_{ij} x_j + b_i\right)$

其中： $w_{ij}$ 是输入变量 $x_j$ 与隐藏层神经元 $h_i$ 的连接权重； $b_i$ 是隐藏层神经元的偏置； $f(\cdot)$ 是激活函数（如 tansig、logsig 或 softmax）。

输出层的神经元输出：

$y_k = f\left(\sum_{i=1}^{m} w_{ki} h_i + b_k\right)$

其中：
- $w_{ki}$ 是隐藏层神经元 $h_i$ 与输出变量 $y_k$ 的连接权重；
- $b_k$ 是输出层神经元的偏置。

通过训练 BP 神经网络，获得能耗成本（ $y_{EC}$ ）、出水水质（ $y_{EQ}$ ）和微生物风险（ $y_{MR}$ ）的稳态预测模型。

3.3 构建多目标优化函数

基于稳态预测模型，优化目标包括：

能耗成本（EC）：

$J_{EC} = f_{EC}(u, d)$

其中：
- $u$ 是决策变量（溶解氧 $SO_{3,sp}$ 和污泥龄 $SRT_{sp}$ ）；
- $d$ 是进水流量（ $Q_i$ ）。

出水水质（EQ）：

$J_{EQ} = f_{EQ}(u, d)$

微生物风险（MR）：

$J_{MR} = f_{MR}(u, d)$

多目标优化函数的总体目标为：

$\min J(u) = \left[J_{EC}, J_{EQ}, J_{MR}\right]$

约束条件：

$u_L \leq u \leq u_U$

3.4 多目标差分进化算法求解优化

通过多目标差分进化算法（MOEA），对优化函数进行求解，获得帕累托最优解集。MOEA 的关键步骤包括：

初始化父代种群：随机生成包含 $N$ 个个体的种群。
适应度计算：评估每个个体在三个目标函数上的表现。
变异与交叉：通过种群内个体间的信息交换生成子代。
选择非支配解：基于帕累托最优准则筛选个体，构成帕累托前沿。

3.5 最优决策变量筛选

从帕累托最优解集中筛选决策变量，目标是平衡能耗、出水水质和微生物风险。定义代价函数：

$\omega_{EC} J_{EC} + \omega_{EQ} J_{EQ} + \omega_{MR} J_{MR}$

其中：

$\omega_{EC}$ 、 $\omega_{EQ}$ 、 $\omega_{MR}$ 分别是三个目标的权重。

选取代价函数最小的解为最终优化解。

3.6 实时控制

在这里插入图片描述

通过抗积分饱和 PI 控制器对优化设定值进行实时跟踪。控制器的公式如下：

$K_p e(k) + K_i \sum_{i=0}^{k} e(i)$

其中：

$K_p$ 是比例系数；
$K_i$ 是积分系数；
$e (k)$ 是当前误差。

PI 控制器避免设定值长时间偏离目标，确保实时优化。

4. 系统实现

发明还提供了相应的硬件与软件系统实现：

硬件：系统包括处理器、存储器、通信端口和输入输出设备，用于数据处理与优化控制。
软件：通过程序指令实现上述方法的具体步骤，包括神经网络训练、优化函数求解和实时控制。
系统可在计算机可读存储介质中保存并执行。

5. 实际效果与验证

5.1 仿真验证

为了验证所提出污水处理多目标优化控制方法的有效性，研究设计了三种不同的仿真方案进行对比分析，每种方案均在相同的实验条件下运行，以确保数据的可比性和分析结果的客观性。这三种方案分别为：
在这里插入图片描述

开环控制（OLC）：在这一方案中，溶解氧（DO）和污泥龄（SRT）的设定值保持固定，不进行任何优化控制。KLa（氧传递系数）和Qw（废弃物排放流量）分别设定为固定值 240d⁻¹ 和 385m³·d⁻¹。这种方法代表了最基本的污水处理系统运行模式，未使用任何优化手段。
基于能耗和出水水质优化（CQ-OC）：该方案在优化过程中仅关注能耗成本（EC）和出水水质（EQ）两个目标，忽略微生物风险（MR）的考虑。在优化中设定权重值，能耗成本权重为0.2，出水水质权重为0.8。这种方式虽然能够降低运行成本并改善出水水质，但对潜在的微生物沉降问题未加以应对，容易导致微生物相关的风险增加。
综合优化（CQR-OC）：这是本文提出的多目标优化控制方案，在优化过程中综合考虑了能耗成本、出水水质以及微生物风险三大目标因素。权重设置为：能耗成本（ωEC = 0.2×10⁻⁴）、出水水质（ωEQ = 0.8×10⁻⁴）和微生物风险（ωMR = 1）。这一方法通过平衡各优化目标，有效提高了系统的整体运行安全性和性能。

仿真结果分析

能耗成本和出水水质：与开环控制（OLC）相比，CQ-OC方案成功降低了能耗成本和出水水质指标，分别减少了 2.33% 和 2.06%，证明了优化方法对经济性和水质的显著改进。然而，CQ-OC未考虑微生物风险，导致高微生物风险比例上升了 9.72%。这表明单纯优化经济性和水质可能以牺牲系统安全性为代价。
综合安全性和性能：在综合优化（CQR-OC）方案下，能耗成本和出水水质相比OLC略有增加，分别上升了 2.04% 和 2.81%，但这种小幅提升可以接受。值得关注的是，高微生物风险比例显著降低，从开环控制的 67.31% 下降到 46.36%，减少了将近 20.95%。这说明综合优化方法通过考虑微生物风险，极大提升了系统的安全性，避免了污泥沉降等问题带来的运行失控风险。