骆一宁

北京中测生态环境有限公司

摘要(Abstract)：

污水处理水质预测是水环境治理与水务运维管控的重要组成部分，对提升污水处理过程稳定性、保障出水水质达标具有关键意义。当前污水处理水质时序数据存在非线性、非平稳性特征，单一预测模型对复杂数据特征的提取能力与泛化性能有待提高，模型参数自适应调节能力有待完善。为提升污水处理水质预测的精准度与稳定性，本文构建基于数据分解与蜣螂优化的TCN-BiGRU/BiLSTM组合预测模型，通过数据分解方法弱化水质数据的波动干扰，借助蜣螂优化算法优化深度学习模型参数，结合TCN、BiGRU与BiLSTM网络的特征提取优势完成水质指标预测。本文研究可为污水处理厂智能调控、水质精细化管理提供技术支撑，推动污水处理过程向智能化、高效化方向发展。研究过程严格遵循科学实验规范，通过大量实验验证模型的有效性与适用性，相关研究成果可广泛应用于各类污水处理场景，为水务行业高质量发展注入新的技术活力。

关键词(KeyWords)：

数据分解；蜣螂优化；水质预测

参考文献(References)：

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