基于水厂运行大数据的采集，分别运用随机森林、XGBoost、BP神经网络3种人工智能算法，对混凝投药过程进行非线性建模和非线性预测，构建出水浊度预测模型并进行评估和对比，再以沉淀池出水浊度为控制目标进行最佳投药量求解。同时，模型通过统计短时间隔流速计算混凝至出水之间的滞后时间，提高系统时滞计算的准确性。系统通过算法调用实现实时投药量计算，并与SCADA系统实现数据同步，最终通过SCADA下发指令实现对投药泵的控制。
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