基于机器学习算法的城镇污水处理出水COD预测
文献类型：会议论文
| 作者 | 李健2 ; 刘坚2; 于广平1,2
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| 出版日期 | 2020 |
| 会议日期 | July 30 - August 1, 2020 |
| 会议地点 | Xuzhou, China |
| 关键词 | 城镇污水 机器学习 支持向量机 COD预测 |
| 页码 | 1 |
| 其他题名 | Effluent COD Prediction of Urban Sewage Treatment Based on Machine Learning Algorithm |
| 英文摘要 | 出水COD是衡量污水处理效果的核心指标,由于污水处理大滞后特征,其检测值对于处理过程动态调控的作用有限,需要建立快速预测出水COD的方法来指导处理过程优化控制。本文通过机器学习的方式,采用支持向量机、K近邻、决策树等算法建立回归模型,以城镇污水处理厂进水COD、pH、氨氮及曝气池DO值为基础,预测污水厂出水COD。并在广东省某城镇污水处理厂进行预测验证,通过对不同算法及相同算法不同参数预测结果的对比,得到一种有效预测城镇污水处理出水COD的方法。 |
| 产权排序 | 1 |
| 会议录 | 31th Chinese Process Control Conference (CPCC 2020)
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| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28113]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_广州中国科学院沈阳自动化研究所分所 |
| 通讯作者 | 李健 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所 2.广州中国科学院沈阳自动化研究所分所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李健,刘坚,于广平. 基于机器学习算法的城镇污水处理出水COD预测[C]. 见:. Xuzhou, China. July 30 - August 1, 2020. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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