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题名基于变分模态分解和深度学习算法的污水出水水质预测
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作者
梅丹
张恒
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机构
武汉三镇实业控股股份有限公司
华中科技大学土木与水利工程学院
国家数字建造技术创新中心
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出处
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第9期67-74,82,共9页
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基金
国家自然科学基金重大项目课题(52192664)
国家自然科学基金面上项目(72711094)。
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文摘
准确预测出水水质对于污水处理厂的节能降耗具有重要意义。近年来,以废水处理仿真基准模型1号(BSM1)为代表的机理模型和各种深度学习算法被广泛运用于污水处理厂出水水质预测。然而,出水水质具有复杂的非线性关系,现有的预测模型通用性较差。基于此,提出一种基于变分模态分解(VMD)和4种深度学习算法的预测框架。通过变分模态分解方法将水质序列分解后,引入综合评价指标(CEI)为分解后的子序列寻求预测性能最好的算法,最后叠加各子模型的预测值得到最终的预测结果。以湖北省武汉市的一座污水处理厂出水化学需氧量(COD)浓度为例进行实例验证,结果表明,所提出的模型较单一模型在预测性能上达到了最佳效果,均方根误差(RMSE)达到了0.485。
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关键词
水质预测
变分模态分解
综合评价指标
最优子模型选择
深度学习算法
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Keywords
water quality prediction
variational mode decomposition(VMD)
comprehensive evaluation indicator(CEI)
optimal sub-model selection
deep learning algorithms
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X703
[环境科学与工程—环境工程]
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