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给水处理工程结合机器学习与深度学习的核心优势在于其对源水水质非平稳性的鲁棒适应性和对复杂处理工艺（如混凝、消毒）的非线性精确建模。
深度学习能够实现对出水水质（如浊度、余氯）的高精度实时预测，并应用强化学习（RL）等方法对混凝剂投加量、过滤反冲洗周期等核心操作参数进行动态智能优化，在保障出水水质安全的前提下，大幅降低药剂和能耗成本。
对于科研工作者而言，这提供了一个高转化率的计算平台，使硕博生能够利用SCADA系统产生的海量时序数据，专注于开发过程故障诊断模型、膜污染预测模型或RL智能控制系统。
#深度学习 #机器学习 #环境工程 #ai #人工智能 #给水排水 #给水排水工程 #给水处理工程 #交叉学科 #SCI
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深度学习能够实现对出水水质（如浊度、余氯）的高精度实时预测，并应用强化学习（RL）等方法对混凝剂投加量、过滤反冲洗周期等核心操作参数进行动态智能优化，在保障出水水质安全的前提下，大幅降低药剂和能耗成本。
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