基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的城市污水處理廠水力沖擊預(yù)警系統(tǒng)
更新時間：2015-05-22 13:59
來源：環(huán)境科學(xué)學(xué)報
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摘要：提出了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的城市污水處理廠水力負荷沖擊預(yù)警系統(tǒng),以期對進水水量驟增現(xiàn)象進行提前1天的預(yù)報,使污水處理廠可根據(jù)預(yù)報結(jié)果提前采取水力沖擊防護措施,從而保證各單元的平穩(wěn)運行.根據(jù)進水水量的漲幅將某污水處理廠12年日進水水量監(jiān)測數(shù)據(jù)分為"常規(guī)"和"沖擊"兩類,重點對"沖擊"數(shù)據(jù)進行提前1天的預(yù)測,并采用沖擊漏報率、沖擊誤報率和報準率對模型的預(yù)測精度進行評價;同時,基于同樣的建模方法和不同的訓(xùn)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(fù)性進行考察.結(jié)果顯示,3個模型對2010年、2011年和2012年3年測試樣本的預(yù)測效果良好,沖擊漏報率和報準率兩項指標數(shù)值均較為穩(wěn)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(shù)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(nèi).該結(jié)果表明,本研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器所建立的3個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)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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