一种基于多种机器学习模型的污水厂总磷浓度预测方法与控制系统

本发明公开了一种基于多种机器学习模型的污水厂总磷浓度预测方法与控制系统，属于环境监测与治理领域。所述方法包括自动采集污水厂检测数据，经智能化预处理生成时序数据集；采用多种机器学习算法分别构建总磷浓度预测模型，通过评估指标自动选定基准预测模型，并利用群体智能优化方法进行超参数调优，获得优化后的高性能预测模型。将该模型部署至实时监测系统，通过与PLC及监测硬件的集成，实现高频预测与动态调控闭环；通过回传偏差信息持续优化模型参数及调控策略，形成“预测‑控制‑优化”闭环。本发明显著提升出水总磷浓度预测精度与调控效率，降低药剂投加成本，提高污水处理系统智能化水平。