caijun

2 недель назад

3 недель назад

3 недель назад

7c4148008b Merge remote-tracking branch 'company/dev' into dev
91bd4d50f8 debug：修复了简单调用模型时模型当前决策值超限直接报错的bug（本bug来源于训练时模型从3000-3800按60s步长取值，实际取值上限为3000+60*14=3840，后续训练吨水电耗/药耗的龙亭模型时一并修正）
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1 месяц назад

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1 месяц назад

fe768a3336 增加锡山水厂膜阻力48hCEB/48次CEB模型，相关模型及参数为models/uf-rl/xishan，调用入口为models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/run_dqn_decide.py或models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/run_dqn_deicde_totalstate.py
1778ade1e0 增加锡山水厂膜阻力48hCEB/48次CEB模型，相关模型及参数为models/uf-rl/xishan，调用入口为models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/run_dqn_decide.py或models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/run_dqn_deicde_totalstate.py
71a1b3d6bf Merge remote-tracking branch 'company/dev' into dev # Conflicts: # models/uf-rl/训练/uf_data_process/plot.py # models/uf-rl/训练/uf_train/env/reset_plot.py # models/uf-rl/训练/uf_train/rl_model/DQN/model/reward.png
3dcc843ad2 2.10存档
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1 месяц назад

e508df3f1c feat：真实工厂数据测试版调用代码 - 新增状态构建类DQNStateBuilder（models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/dqn_statebuilder.py） - 新增全状态决策脚本（models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/run_dqn_deicde_totalstate.py） - 示例文件位于models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/online_datasets

2 месяцев назад

c694f02849 feat：真实工厂数据测试版调用代码 - 新增决策类UFDQNDecider（models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/dqn_decider.py） - 新增决策类调用脚本run_dqn_decide.py - 决策模型位于models/uf-rl/uf_train/rl_model/DQN/model
eba5aa9521 feat：真实工厂数据测试版 - 优化渲染
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3 месяцев назад

3 месяцев назад

1d2138185b feat:新增测试csv，优化文件读取逻辑 - 新增测试csv，存放在models/uf-rl/uf_data_process/test_raw文件夹下 - 优化文件读取逻辑，现在修改配置文件中根目录名称即可读取测试文件

3 месяцев назад

f7461dd03c feat: 新增工厂历史数据处理 pipeline（UF-RL） - 新增工厂历史数据处理代码，路径：models/uf-rl/uf_data_process - pipeline.py 作为主处理流程 - run_ufdata_pipeline.py 作为统一调用入口 - uf_analyze_config.yaml 提供可配置化参数支持 - 其余文件实现数据加载、清洗、分析等功能类用于支撑 UF-RL 相关历史数据分析与后续建模
1b486a9e31 更新项目
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3 месяцев назад

62fc4eb3e5 feat:上传基于膜污染奖励函数设计的强化学习模型测试版本 - 基于跨膜压差硬上限0.08Mpa和CEB效果评估计算奖励 - 为reset中初始状态生成增加了物理限制 - 修正了物理反洗模型计算的错误 - 增加了只调控进水时间的模型版本
8190fb2c77 Merge remote-tracking branch 'company/dev' into dev
bf12237bf4 feat:上传基于膜污染奖励函数设计的强化学习模型测试版本 - 基于跨膜压差硬上限0.08Mpa和CEB效果评估计算奖励 - 为reset中初始状态生成增加了物理限制 - 修正了物理反洗模型计算的错误 - 增加了只调控进水时间的模型版本
02cb4938c4 feat:上传基于膜污染奖励函数设计的强化学习模型测试版本 - 基于跨膜压差硬上限0.08Mpa和CEB效果评估计算奖励 - 为reset中初始状态生成增加了物理限制 - 修正了物理反洗模型计算的错误 - 增加了只调控进水时间的模型版本
41a269ac53 feat:工位电脑同步
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4 месяцев назад

5 месяцев назад

d34f165c0c 添加 UF 强化学习模型： - 环境类文件 `uf_resistance_models.py` - 对应参数文件 `resistance_model_fp.pth` 和 `resistance_model_bw.pth`

5 месяцев назад