基于深度学习与云计算的污水处理厂水质指数智能预测系统研究及其在环境健康管理中的应用价值

本文推荐一篇融合物联网（IoT）、云计算与深度学习的前沿研究，提出三层智能架构（IoT层、云层、智能层），利用LSTM、GRU、BiLSTM、BiGRU及堆叠集成（stacked ensemble）模型处理时序数据，实现对污水处理厂水质指数（WQI）的高精度预测（R2=0.93）与回用适宜性分类，为城市水资源管理提供实时、可扩展的智能决策支持。

　　

Highlight

文献综述

污水处理厂的自动化对于远程监测和获取各阶段精确结果至关重要。已有大量研究聚焦于自动化STP系统，将物联网（IoT）与STP设施集成以实现连续监测和决策。生成的水质数据通过机器学习（ML）或深度学习（DL）模型进行分析，其核心目标是获取高质量数据并评估使用ML或DL技术的重要性。

智能污水处理厂系统模型

该系统模型采用三层架构来展示污水处理厂内的智能数据处理过程，如图1所示。物联网（IoT）层负责从污水处理厂采集水质参数。云层利用AWS集成的MQTT客户端和服务器实现数据存储与传输。为存储和处理云数据，创建了AMAZON EC2实例（实例类型：M5.xlarge，16 GB RAM，10 Gbps网络带宽，配备两个虚拟CPU）。

智能水质指数模型在本地机器与云平台的执行性能评估

实验在Python 3.11环境中实施，主要使用TensorFlow v2.13和PyTorch v2.1作为深度学习框架，并辅以NumPy v1.27.2、Pandas v2.1.1、Scikit-learn v1.3.2、Matplotlib v3.8.0和Seaborn v0.12.3。传感器采集的实时数据进一步发送至AWS EC2实例（实例类型：M5.xlarge，16 GB RAM，Linux，网络带宽：10 Gbps）。原始数据保存在对象存储（S3或Blob Storage）中，处理后的信息则存储在结构化数据库中。

WQI预测模型的性能评估

采用多种指标评估LSTM、GRU、BiLSTM、BiGRU和堆叠集成模型的性能，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）以及执行时间。

WQI预测分类模型的性能评估

本研究根据水质指数（WQI）对水回用适宜性进行分类，WQI由pH、化学需氧量（COD）、生物需氧量（BOD）和总悬浮固体（TSS）等理化参数计算得出。对于二分类，采用阈值θ = 76，其中WQI ≤ 76的样本被标记为适宜回用（例如用于农业领域），而WQI > 76的样本则被视为不适宜。该二分类决策规则提供了回用可行性的粗略评估。同时，一个多分类方案进一步细化评估。