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基于二次分解和BiLSTM的污水厂出水COD浓度预测
1
作者
张京新
何皎洁
+5 位作者
蔡庆旺
康子怡
杨玉思
王彤
曹仙桃
杨利伟
《化工学报》
北大核心
2025年第6期2859-2871,共13页
针对某污水处理厂出水化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)浓度预测问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、变分模态分解(variational mod...
针对某污水处理厂出水化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)浓度预测问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)二次分解、双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的出水COD预测模型,并引入吸血水蛭优化算法(blood-sucking leech optimizer,BSLO)对模型进行优化。首先,设计CEEMDAN算法对原始出水浓度序列进行分解,将复杂的时间序列分解为若干相对简单的子序列;然后,应用VMD对具有不稳定的高频不规则波形的子序列进行二次分解;最后,应用BSLO对BiLSTM进行优化,并比较未分解、一次分解、二次分解以及无优化算法下80个模型在污水厂出水COD浓度预测问题中的性能。结果表明,优化算法的引入提高了模型预测的性能,BSLO模型具有更快的速度和更高的精度;相比于其他模型,基于二次分解的BSLO+CEEMDAN+VMD+BiLSTM模型能够有效克服实测数据非线性和复杂性问题,在该厂出水COD预测中表现出优秀的预测精度和泛化能力。
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关键词
算法
预测
废水
优化
污水处理
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职称材料
题名
基于二次分解和BiLSTM的污水厂出水COD浓度预测
1
作者
张京新
何皎洁
蔡庆旺
康子怡
杨玉思
王彤
曹仙桃
杨利伟
机构
长安大学建筑工程学院
西安济源水用设备技术开发有限责任公司
西安
市二次供
水
管理中心
出处
《化工学报》
北大核心
2025年第6期2859-2871,共13页
基金
国家自然科学基金项目(42020619)。
文摘
针对某污水处理厂出水化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)浓度预测问题,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)二次分解、双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的出水COD预测模型,并引入吸血水蛭优化算法(blood-sucking leech optimizer,BSLO)对模型进行优化。首先,设计CEEMDAN算法对原始出水浓度序列进行分解,将复杂的时间序列分解为若干相对简单的子序列;然后,应用VMD对具有不稳定的高频不规则波形的子序列进行二次分解;最后,应用BSLO对BiLSTM进行优化,并比较未分解、一次分解、二次分解以及无优化算法下80个模型在污水厂出水COD浓度预测问题中的性能。结果表明,优化算法的引入提高了模型预测的性能,BSLO模型具有更快的速度和更高的精度;相比于其他模型,基于二次分解的BSLO+CEEMDAN+VMD+BiLSTM模型能够有效克服实测数据非线性和复杂性问题,在该厂出水COD预测中表现出优秀的预测精度和泛化能力。
关键词
算法
预测
废水
优化
污水处理
Keywords
algorithm
prediction
waste water
optimization
wastewater treatment
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二次分解和BiLSTM的污水厂出水COD浓度预测
张京新
何皎洁
蔡庆旺
康子怡
杨玉思
王彤
曹仙桃
杨利伟
《化工学报》
北大核心
2025
0
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