基于树集成学习模型的循环冷却水水质实时预测的方法

本发明涉及工业水处理与智能监测，尤其涉及基于树集成学习模型的循环冷却水水质实时预测的方法。

背景技术：

1、循环冷却水系统作为工业生产的核心辅助系统，其水质稳定直接关系到生产安全、换热效率、设备寿命与运行成本的控制。目前，该系统主要依赖在线水质分析仪对关键指标如cod、总磷、总铁等进行监测，以便及时发现物料泄漏或水质异常。然而，主流在线分析仪多基于国标化学方法设计，如光度法或滴定法，其分析过程涉及化学反应与比色测量，单次检测通常需要数分钟至数十分钟，难以实现秒级或分钟级的高频实时监测。这种监测延迟导致系统无法及时捕捉水质的瞬时变化，从而埋下环境风险与生产安全隐患。

2、与此同时，循环冷却水系统中通常部署了大量基础物化参数传感器，如ph、电导率、温度、浊度等，这些传感器响应迅速、数据连续，能够实时反映水体的间接状态。然而，它们无法直接测量水质指标，因此如何利用这些高频易得的间接参数，通过数据建模实时推算出难以快速直接监测的水质指标，成为实现超前预警与精准调控的关键技术挑战。

3、在现有技术中，已有研究尝试运用统计学方法或简单机器学习模型如线性回归、支持向量机来建立水质指标间的预测关系。但这些方法往往存在明显局限：对传感器数据间复杂的非线性耦合关系刻画能力不足，导致预测精度有限；模型多为黑箱结构，决策过程缺乏透明度，难以与工艺机理结合，不易获得现场运维人员的信任；多数模型仅停留在预测阶段，未能与现场控制系统深度集成形成闭环，无法实现自动化智能调控；此外，模型超参数多依赖经验设置，缺乏自适应优化机制，难以持续保持最佳性能。

4、因此，当前亟需发展一种能够融合多源高频数据、具备高精度预测能力、模型可解释、且可与控制系统实现闭环集成的水质实时智能预测与调控方法，以弥补现有技术的不足，提升循环水系统的运行安全性与管理效率。

技术实现思路

1、为解决以上问题，本发明通过融合mic与vif特征筛选、hho算法优化的rf与xgboost轻量化集成学习模型、kde不确定性量化、shap可解释性分析以及在线重训练机制，构建了基于多源传感器数据的实时预测与控制系统，实现了对cod等水质指标的高精度预测、预测结果可靠性评估、模型可解释与持续进化，并最终通过预测-控制闭环集成，显著提升了水质管理的自主性、响应能力与长期运行稳定性。

2、根据本发明的实施例，提供了基于树集成学习模型的循环冷却水水质实时预测的方法。

3、在本发明的第一方面，提供了基于树集成学习模型的循环冷却水水质实时预测的方法。该方法包括：

4、步骤s01：在循环冷却水系统的关键工艺节点部署多源传感器，获取多源传感器在正常运行状态下的历史监测数据并进行预处理，筛选出有效特征构建数据集；

5、步骤s02：构建用于水质实时预测的树集成学习模型，包括并行集成的随机森林模型和极限梯度提升模型，采用哈里斯鹰优化算法进行超参数全局寻优；

6、步骤s03：利用训练集对经超参数优化后的树集成学习模型进行训练，对训练完成的树集成模型进行可解释性分析后结合实际监测频率筛选出核心输入特征；

7、步骤s04：基于核心特征重建精简预测模型并进行重训练与超参数优化得到优化后的精简预测模型，同时采用核密度估计拟合预测误差分布，为水质指标预测值计算指定置信度的预测区间；

8、步骤s05：将实时筛选出的有效特征输入至优化后的精简预测模型，实时输出当前的水质指标预测值及其对应的概率预测区间，结合预设的工艺阈值生成现场执行机构控制决策。

9、进一步地，步骤s01中所述的多源传感器至少包括温度传感器、ph传感器、电导率传感器，用于实时采集水质的间接特征参数。

10、进一步地，步骤s01中所述的预处理包括：对历史监测数据进行缺失值填充、异常值分析操作；采用z-scorce法标准化；

11、使用最大信息系数衡量任意两个水质特征间的相关性，最大信息系数能捕捉包括非线性关系在内的广义相关性；

12、计算方差膨胀因子以诊断特征间的多重共线性，并剔除方差膨胀因子大于预设阈值的强共线性特征；

13、将完成筛选的核心传感器特征数据进行标准化处理，按时间顺序划分为训练集、验证集和测试集。

14、进一步地，步骤s02中所述的随机森林模型对包含历史监测记录的训练集进行有放回采样，随机生成多个子训练集，每个子集独立训练一棵回归决策树，在构建每棵决策树时，在每个节点处随机选取一个特征子集作为候选变量，并在该子集上根据最小化均方误差准则寻找最优分裂点；

15、具体的，节点分裂目标函数：

16、，

17、式中，，为左右子节点的样本集，，分别为为左右子节点样本集对应的水质指标实测值均值。

18、进一步地，步骤s02中所述的极限梯度提升模型的具体步骤为：

19、在第次迭代中，计算前棵决策树对训练样本的cod预测值与其实测值之间的残差，基于所述残差构建第棵决策树；

20、将所述第棵决策树的预测结果与所述前棵决策树的累积预测结果相加，得到当前的总预测值；

21、在模型的优化目标函数中，包含一个与所述第棵决策树的叶子节点数量及叶子节点权重向量相关的正则化项，其中和为预设的正则化系数；

22、在优化所述目标函数时，使用损失函数对所述前棵决策树的累积预测结果的一阶导数和二阶导数信息。

23、进一步地，步骤s03中所述的哈里斯鹰优化算法的过程为：

24、以数据集中实际值和拟合值误差作为适应度函数，评估每个个体的优劣；

25、根据逃逸能量公式动态调整鹰群的行为：

26、，

27、式中，为初始逃逸能量，为当前迭代数，为最大迭代数。

28、当逃逸能量时，在超参数搜索空间中进行全局随机搜索；

29、当逃逸能量时，围绕当前已发现的最优超参数组合进行局部精细搜索，通过模拟鹰群快速围捕、俯冲攻击等捕猎行为，在当前最优解附近进行密集采样，精细化调整超参数取值；

30、在每次迭代中，更新全局最佳位置，并以此为基准指导下一步搜索；

31、达到最大迭代次数或搜索空间内适应度函数收敛时，输出最佳超参数组合。

32、进一步地，步骤s04中所述的核密度估计函数为：

33、，

34、其中，表示cod预测误差的概率密度函数，表示决定误差数据分布间隔的带宽，是第个cod预测误差样本，表示预测误差样本的数量。

35、在本发明的第二方面，提供了基于树集成学习模型的循环冷却水水质实时预测的装置。该装置包括：

36、数据采集模块：用于在循环冷却水系统的关键工艺节点部署多源传感器，获取多源传感器在正常运行状态下的历史监测数据并进行预处理，筛选出有效特征构建数据集；

37、模型构建模块：用于构建用于水质实时预测的树集成学习模型，包括并行集成的随机森林模型和极限梯度提升模型，采用哈里斯鹰优化算法进行超参数全局寻优；

38、模型训练模块：用于利用训练集对经超参数优化后的树集成学习模型进行训练，对训练完成的树集成模型进行可解释性分析后结合实际监测频率筛选出核心输入特征；

39、模型重构模块：用于基于核心特征重建精简预测模型并进行重训练与超参数优化得到优化后的精简预测模型，同时采用核密度估计拟合预测误差分布，为水质指标预测值计算指定置信度的预测区间；

40、模型推理模块：用于将实时筛选出的有效特征输入至优化后的精简预测模型，实时输出当前的水质指标预测值及其对应的概率预测区间，结合预设的工艺阈值生成现场执行机构控制决策。

41、在本发明的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如根据本发明的第一方面的方法。

42、在本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本发明的第一方面的方法。

43、本发明通过融合mic与vif特征筛选、hho算法优化的rf与xgboost轻量化集成学习模型、kde不确定性量化、shap可解释性分析以及在线重训练机制，构建了基于多源传感器数据的实时预测与控制系统，实现了对cod等水质指标的高精度预测、预测结果可靠性评估、模型可解释与持续进化，并最终通过预测-控制闭环集成，显著提升了水质管理的自主性、响应能力与长期运行稳定性。

44、应当理解， 技术实现要素： 部分中所描述的内容并非旨在限定本发明的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

45、本发明的有益效果：

46、1、利用响应速度在秒级的基础物化传感器数据，通过mic和vif进行特征筛选，构建了核心特征集，并基于此建立了轻量化树集成学习模型，实现了对cod水质的分钟级实时预测；

47、2、采用经hho算法优化的rf与xgboost集成学习模型，实现了对cod指标的高精度点预测；同时，引入kde计算预测区间，量化了预测不确定性，确保了预测结果的高精度与高可靠性；

48、3、将实时预测模块与现场控制回路深度集成，基于实时预测值及其置信区间，结合工艺阈值主动生成并执行控制策略，构建了完整的监测-预测-控制智能闭环，大幅提升了系统的自主性与响应速度，降低了人工依赖；

49、4、通过应用shap、weight重要性等模型解释技术量化特征贡献度，并设计基于新数据的模型重训练与优化机制，使模型同时具备了良好的可解释性与持续进化能力，保障了预测性能的长期稳定。