污水处理厂出水总氮(TN)浓度是评价水处理效果的关键指标之一,利用BP神经网络建立模型对污水处理厂脱氮工艺进行模拟,引入自回归移动平均模型(ARIMA)对污水处理厂未来短期出水TN浓度进行预测..

张志强

李宣辑

林佳敏

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陈金良

马聪

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BP神经网络和ARIMA模型对污水处理厂出水总氮浓度的模拟预测

污水处理厂出水总氮(TN)浓度是评价水处理效果的关键指标之一。建立BP神经网络模型对污水处理厂脱氮工艺进行模拟,引入自回归整合移动平均模型(ARIMA模型)对污水处理厂未来短期出水TN浓度进行预测。结果表明:BP神经网络模型在训练集和测试集模拟结果的平均相对误差分别为15. 9%和16. 5%,模型预测结果的平稳性较差; ARIMA模型对未来7 d出水TN浓度的时序预测平均误差为4. 41%,预测精度较高; 2个模型相结合有助于实现污水处理厂快捷和高效的在线检测。福建省自然科学基金项目(2018J01016);;\n厦门大学大学生创新创业训练计划项目(2018X0256

https://dspace.xmu.edu.cn/bitstream/handle/2288/176909/BP%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%92%8cARIMA%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%af%b9%e6%b1%a1%e6%b0%b4%e5%a4%84%e7%90%86%e5%8e%82%e5%87%ba%e6%b0%b4%e6%80%bb%e6%b0%ae%e6%b5%93%e5%ba%a6%e7%9a%84%e6%a8%a1%e6%8b%9f%e9%a2%84%e6%b5%8b.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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