基于神經網絡分類器的城市污水處理廠水力沖擊預警系統
更新時間：2015-05-22 13:59
來源：環境科學學報
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摘要：提出了一套基于神經網絡分類器的城市污水處理廠水力負荷沖擊預警系統,以期對進水水量驟增現象進行提前1天的預報,使污水處理廠可根據預報結果提前采取水力沖擊防護措施,從而保證各單元的平穩運行.根據進水水量的漲幅將某污水處理廠12年日進水水量監測數據分為"常規"和"沖擊"兩類,重點對"沖擊"數據進行提前1天的預測,并采用沖擊漏報率、沖擊誤報率和報準率對模型的預測精度進行評價;同時,基于同樣的建模方法和不同的訓練、驗證樣本建立了N(1)、N(2)和N(3)3個平行模型,以對模型的魯棒性和建模方法的可重復性進行考察.結果顯示,3個模型對2010年、2011年和2012年3年測試樣本的預測效果良好,沖擊漏報率和報準率兩項指標數值均較為穩定,分別在0~0.167和0.981~0.995之間浮動,沖擊誤報率雖然在數值上的浮動較大,最低為0.143,最高為0.500,平均為0.310,但仍在工程上的可承受范圍內.該結果表明,本研究基于神經網絡分類器所建立的3個神經網絡模型預測精度高、魯棒性好,顯示出良好的性能,有望為污水處理廠水力沖擊防護工作提供有力參考.
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