摘要
本发明公开了一种基于多任务学习的污水处理厂出水预测方法，包括：获取污水处理数据；基于污水处理数据，建立出水预测模型；所述出水预测模型的输入为进水水质数据、工艺数据、环境数据以及污水处理单元数据，输出为预测的出水指标数据；基于出水预测模型与出水预测模型的输入，对未来时间的出水指标数据进行预测；本发明结合多任务学习构建得到出水预测模型，模型能够综合考虑到各个输入的数据之间的时序依赖以及相互影响的关系进而进行预测，既降低计算冗余，又贴合实际工艺需协同考虑多目标的预测需求，显著提升了出水水质预测精度与工艺调控效率，为推动污水处理厂运行管理的智能化夯实基础。
