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摘要：本发明公开了一种基于SHAP解释的混凝投药量优化方法和装置，包括：获取水厂中不同监测点的水质指标数据并进行预处理后构建所有监测点的图结构序列；构建提取时空特征和引入SHAP的混凝投药量预测模型；基于水质指标数据构建投药量目标函数以及净化效果目标函数，对两目标优化问题求解得到达到给定净化程度的最小混凝投药量，以模型预测的混凝投药量与求解的最小混凝投药量之差来构建损失函数来进行模型参数优化；利用参数优化的模型进行实时投药量预测，并通过SHAP解释时空水质特征中对预测药量做出贡献的监测点，该监测点用于指导实际混凝投药量投放，这样能解决投药量预测精度低、模型可解释性差以及缺乏多目标优化的局限性。
主权项：1.一种基于SHAP解释的混凝投药量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取水厂中不同监测点的水质指标数据并进行预处理后构建所有监测点的图结构序列；构建混凝投药量预测模型，其包括时空水质特征提取模块、逻辑回归预测模块、以及SHAP，其中，时空水质特征提取模块用于从图结构序列中提取图结构序列的时空水质特征，逻辑回归预测模块用于基于时空水质特征预测混凝投药量，SHAP用于解释时空水质特征对预测混凝投药量的贡献度；基于水质指标数据构建投药量目标函数以及净化效果目标函数，并基于这两个目标函数构建两目标优化问题，并对两目标优化问题求解得到达到给定净化程度的最小混凝投药量，以模型预测的混凝投药量与求解的最小混凝投药量之差来构建损失函数，利用损失函数对混凝投药量预测模型进行参数优化；利用参数优化的混凝投药量预测模型进行实时投药量预测，并通过SHAP解释时空水质特征中对预测药量做出贡献的监测点，该监测点用于指导实际混凝投药量投放。
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百度查询： 浙江大学 一种基于SHAP解释的混凝投药量优化方法和装置
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