论文摘要
针对城市污水中重要污染参数BOD的水质参数不易直接测得的特点。本文采用机器学习的方式,通过建立基于SVR的非线性回归模型,利用城市污水中的COD、SS、pH和氨氮的测量值,预测出城市污水中的生化含氧量。并通过对北京某城市污水处理厂的进水污水测量数据进行预测实验。实验结果证明,本文所使用预测模型,对于城市污水中BOD参数的预测具有有效性,且该预测模型有较高的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 薛同来,赵冬晖,韩菲,武联菊,王希明
关键词: 生化需氧量,机器学习,水质监测
来源: 新型工业化 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 北方工业大学电气与控制工程学院,中通环境治理有限公司
基金: 北京市科技重大专项“北京城市副中心二次供水保障关键技术与设备研发和示范”(Z171100004417010)
分类号: X703
DOI: 10.19335/j.cnki.2095-6649.2019.04.019
页码: 94-98
总页数: 5
文件大小: 1198K
下载量: 57
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