HydroSphere：可治理自愈的废水基础设施框架
原文标题：HydroSphere: A Framework for Governed, Self-Healing Wastewater Infrastructure
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论文提出 HydroSphere，一个面向实时水质监测、预测、处理优化与故障恢复的数据驱动框架。它结合 TCN-LSTM 预测、PPO 强化学习自适应加药和深度自编码器异常检测，基于 1940 至 2023 年间 282 万条水质数据评估，并强调分层治理与安全边界。
- 问题
- 传统污水处理依赖静态监测控制，难以适应污染物变化。
- 方法
- 结合 TCN-LSTM 预测、PPO 自适应加药与深度自编码器异常检测，并加分层治理与安全边界。
- 结果
- 预测 RMSE 0.1417、R2 0.3596；PPO 平均步奖励 1.059 对比固定剂量 1.017；异常检测 F1 0.651。
- 影响
- 展示强化学习在水务基础设施落地的收益与过度加药风险，强调安全约束必要性。
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