一种基于改进竞争深度Q网络的净水剂投加方法

一种基于改进竞争深度Q网络的净水剂投加方法，通过在净水厂关键位置安装传感器采集水量、加药量、进出水浊度和水温等多维度数据，经清洗与插值预处理后，输入改进的双流网络结构，分别学习动作相对优势和状态整体价值，并构建融入多因子的状态奖励函数与经济成本优势函数，依据源水浊度动态调整权重生成综合评价值，实现最优加药量的实时计算。借助决策缓冲区解决时滞问题，通过闭环反馈系统触发模型调整，最后将模型集成到自动化控制系统，经模拟与实际应用验证，可提高水质达标率、降低药耗与运行成本，提升系统稳定性与运行效率。