摘要

本周继续撰写年度进展报告，总结分析污水处理厂的各种工艺，并阅读了一篇基于注意力的CNN-LSTM方法用于高效废水水质预测的文章，本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM混合模型（CLATT），用于预测污水处理厂（WWTP）出水水质，通过结合CNN、LSTM和注意力机制，成功提高了污水处理厂出水水质的预测精度和稳定性。

Abstract

This week, I continued to write the annual progress report, summarizing and analyzing various processes of sewage treatment plants, and read an article on the use of attention based CNN-LSTM method for efficient wastewater quality prediction. This article proposes a CNN-LSTM hybrid model (CLATT) based on attention mechanism for predicting the effluent quality of sewage treatment plants (WWTP). By combining CNN, LSTM, and attention mechanism, the prediction accuracy and stability of wastewater treatment plant effluent quality have been successfully improved.

文献阅读

题目

An Attention-Based CNN-LSTM Method for Effluent Wastewater Quality Prediction

本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM混合模型（CLATT），用于预测污水处理厂（WWTP）出水水质。污水处理是水资源循环利用的重要环节，预测出水水质对于污水处理厂制定高效的操作策略、节约资源具有重要意义。传统的污水处理厂通常依靠物理、化学和生物方法来处理污水，通过传感器获得污水处理过程中的水质指标，并据此调控处理过程。然而，现有的控制方法通常存在滞后性，使得难以实现有效控制，甚至需要依赖过度处理（如增加化学品用量、加大曝气等）来确保出水水质达标，这不仅浪费了大量资源，还降低了污水处理的整体效率。因此，开发基于预测的水质控制方法，能够根据水质的变化提前调整操作，避免资源浪费，提高处理效率。

1. 背景与问题提出

污水处理厂需要应对处理过程中水质的复杂变化，现有的处理控制方法往往基于后续结果调整工艺，导致操作效率不高。污水处理过程涉及复杂的生化反应，随着污水成分、控制设定和气候条件的变化，这些反应的速率也会发生变化，增加了控制过程的复杂性。为了解决这些问题，越来越多的研究者开始采用数据驱动的神经网络方法，来代替基于反应机制的模型方法。

传统基于反应机制的模型，如活性污泥模型（ASM），通过微分方程模拟污水处理中的动态过程，并在实践中得到了验证。然而，这类模型需要大量的参数，并且这些参数需要随着时间和工况的变化不断更新，以保证预测的准确性。参数更新过程不仅需要大量的人工干预，还消耗了大量的物质资源。因此，基于神经网络的预测方法因其强大的非线性建模能力和自动学习特征的能力，在污水处理预测领域受到了广泛关注。

现有的基于神经网络的预测方法，如人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，已经在污水处理中的某些指标预测中取得了显著的效果。然而，这些方法往往采用单一的神经网络结构，非线性建模能力较弱，难以准确捕捉污水处理过程中复杂的生化反应。此外，污水处理是一个连续流动和混合的过程，采样时间点相邻的数据之间具有较强的相关性，现有方法往往忽略了这些相邻时刻水质数据之间的关联性，影响了预测的准确性。

2. 提出的CLATT方法

为了解决上述问题，本文提出了一种基于卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制的混合模型（CLATT），结合滑动窗口方法，预测污水处理厂的出水水质。该方法的基本思想是在时间序列中利用CNN捕捉局部模式，利用LSTM整合长期依赖关系，使用注意力机制来增强相邻采样时刻之间的信息交互。此外，滑动窗口方法将预测过程划分为多步预测，动态更新模型参数，从而提高预测的准确性和稳定性。

2.1 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一类前馈神经网络，包含卷积计算操作，具有深层结构。CNN通过卷积操作提取特征，卷积核通过滑动的方式扫描输入特征图，并对局部区域进行加权求和，生成特定位置的特征值，从而提取输入数据中的局部特征。在本研究中，CNN被用作编码器，用于捕捉污水处理过程中时间序列数据的局部模式，如水质指标的变化趋势。

2.2 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种专门用于处理时间序列数据的递归神经网络。它通过引入输入门、遗忘门和输出门等结构，控制信息流动，从而有效地捕捉时间序列中的长期依赖性。LSTM被广泛应用于语音识别、文本分类和时间序列预测等领域。在本研究中，LSTM被用作解码器，整合CNN输出的特征，并进一步处理时间序列数据，以预测未来的污水处理结果。

2.3 注意力机制

注意力机制最早来源于对人类视觉系统的研究，它能够自动聚焦于特定目标，忽略其他无关信息。在机器学习领域，注意力机制常用于提高模型处理复杂信息的能力。在污水处理预测中，注意力机制用于整合相邻采样时刻的水质信息，提取关键特征，从而提高预测精度。

2.4 滑动窗口方法

为了解决模型预测性能随时间下降的问题，本文提出了滑动窗口方法。滑动窗口方法将原始预测过程分为多个步骤，每一步仅预测与训练集相邻的部分数据，并在预测完成后滑动窗口继续下一步预测，最终将所有预测结果组合起来。滑动窗口方法不仅可以实现模型的动态更新，还能够通过“数据增强”技术生成新的训练数据，从而防止模型过拟合特定数据段。

3. 实验设计与结果

3.1 数据集

实验数据来自中国福建省某污水处理厂，涵盖了2022年5月30日至2023年2月1日期间的2622个样本，采样频率为每两小时一次。数据集包括六个进水水质指标和四个出水水质指标，进水水质指标包括化学需氧量（COD）、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）、总氮（TN）、水流量和pH值，出水水质指标包括COD、NH3-N、TP和TN。
超参数设置如下：

3.2 实验基线与评价指标

本文采用了三种基于神经网络的现有方法作为基线模型，包括基于CNN的Reg-CNN模型、CNN-LSTM混合模型和基于注意力机制的SSAA-LSTM模型。为了评价模型的预测性能，实验中使用了三种评价指标：均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和极限误差率（LER）。其中，MSE用于评估模型的整体预测误差，MAPE用于衡量模型的准确性，而LER则衡量模型在不同工作条件下的稳定性。

3.3 实验结果与分析

实验结果表明，CLATT模型在出水水质指标预测中表现出较高的准确性和稳定性。使用滑动窗口方法后，MSE减少了0.25，MAPE降低了5%，LER减少了7%。此外，消融实验结果显示，LSTM模块对时间序列的依赖关系学习能力在提高预测精度方面起到了关键作用，CNN模块能够有效提取特征信息，而注意力机制则增强了相邻时刻信息的整合。

在与其他方法的对比中，CLATT模型的MSE、MAPE和LER指标均优于基线模型，表明其在非线性建模和时间序列依赖关系处理方面具有更强的能力。此外，滑动窗口方法显著提高了模型在不同时间段的预测性能，使得模型在长时间预测过程中保持了较高的稳定性和准确性。

4. 消融实验与模型优化

为了进一步验证模型的合理性，本文进行了消融实验。通过分别去除CNN、LSTM和注意力机制模块，实验结果表明，去除LSTM后模型性能显著下降，说明时间序列中的依赖关系对污水处理预测至关重要；去除CNN后，模型的特征提取能力有所下降；去除注意力机制后，模型在处理相邻时刻信息整合方面的能力减弱。

此外，本文还对CNN中的残差块和批归一化层（BN层）进行了消融实验。结果表明，残差块有助于将原始信息传递到网络深处，避免梯度爆炸现象，而BN层能够平衡各水质指标的贡献，提高模型的预测性能。

5. 与其他方法的对比

与其他方法相比，CLATT模型表现出更强的非线性建模能力和时间序列依赖处理能力。特别是在预测COD、NH3-N、TP和TN等水质指标时，CLATT模型的点云图比其他模型更密集，预测值更接近于实际值。实验结果表明，CLATT在所有基于LSTM的模型中实现了最优的预测性能和最稳定的训练时间。

总结

本文提出的CLATT模型通过结合CNN、LSTM和注意力机制，成功提高了污水处理厂出水水质的预测精度和稳定性。

滑动窗口方法的引入不仅解决了预测性能随时间下降的问题，还增强了模型的动态更新能力。消融实验验证了模型各模块的合理性，与其他方法的对比实验表明，CLATT在多项评价指标上均实现了最优性能。

未来的研究方向包括：提高模型的泛化性能，使其适应不同污水来源的处理需求；将污水处理厂的操作方式（如化学品投加量、曝气能力等）纳入模型输入，以进一步增强模型的预测能力。