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申请/专利权人：浙江中控信息产业股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于随机森林算法的水厂智能PAC投加方法，克服了现有技术中PAC投加时没有实现添加多种加药方案，不能做到根据现场环境动态调节更为合适的加药算法的问题，方法包括下列步骤：S1：利用基于随机森林的机器学习算法，构建随机森林PAC投加预测模型；S2：根据模型测试正确率自动选择最优的随机森林PAC投加预测模型；S3：利用多种其他机器学习算法，构建多种算法下的PAC投加预测模型；S4：根据所设指标数据的变化动态调节使用优选的PAC投加预测模型进行PAC投加。还提供了一种基于随机森林算法的水厂智能PAC投加系统。利用大数据样本和多种机器学习算法构建多种训练模型，并能根据所设参数的变化动态调节使用优选的投加方案。
主权项：1.一种基于随机森林算法的水厂智能PAC投加方法，其特征在于，它包括下列步骤：S1：利用基于随机森林的机器学习算法，构建随机森林PAC投加预测模型；S2：根据模型测试正确率自动选择最优的随机森林PAC投加预测模型；S3：利用多种其他机器学习算法，构建多种算法下的PAC投加预测模型；S4：根据所设指标数据的变化动态调节使用PAC投加预测模型进行PAC投加；当开启“自动切换最优算法”功能时，后台自动监测相关指标，通过消息机制反馈给计算模块；在超过连续24小时内没有收到浊度超标提示时，系统根据各个方案PAC预测值，自动切换比当前模型得到的预测值小的模型进行控制；S4表示为：S4.1：若当前浊度大于用户设定值，遍历所有模型预测PAC值，与当前所使用的模型预测出的PAC预测值比较，得到大于当前PAC预测值的数值集合，并将数值由大到小进行排序；S4.2：设集合中元素个数为N，N2向上取整得到M，将M作为索引取到集合中的PAC预测值，作为最终PAC投加值；S4.3：在以最终PAC投加值进行投加时开始计时，判断在此之后的t时间内，浊度是否高于设定值，若仍高于，则重复步骤S4.1，得到新的PAC预测值的数值集合，选择集合中最大的PAC预测值进行投加。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江中控信息产业股份有限公司 一种基于随机森林算法的水厂智能PAC投加方法及系统
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