上海环境科学集
上海環境科學集
상해배경과학집
ShangHai HuanJing KeXueJi
2014年
1期
30-34
,共5页
水处理%污泥产生量%数据挖掘%神经网络%模式识别
水處理%汙泥產生量%數據挖掘%神經網絡%模式識彆
수처리%오니산생량%수거알굴%신경망락%모식식별
为探索数据挖掘方法在污泥产生量分析上的可行性,借助神经网络算法设计了数据挖掘实验,并利用Matlab工具实现数据测试和模型计算.采用某污水处理厂连续42个月的污水处理数据对得到的模型进行检测对比.结果显示,利用数据挖掘方法估算污泥产生量得到82.12％的准确率,该测算方法应用于污水处理是可行的;进水量和药耗量与污泥产生量没有直接关联;SS、CODCr、BOD5等3项指标是该污水处理厂污泥产生量的主要影响因素.
為探索數據挖掘方法在汙泥產生量分析上的可行性,藉助神經網絡算法設計瞭數據挖掘實驗,併利用Matlab工具實現數據測試和模型計算.採用某汙水處理廠連續42箇月的汙水處理數據對得到的模型進行檢測對比.結果顯示,利用數據挖掘方法估算汙泥產生量得到82.12％的準確率,該測算方法應用于汙水處理是可行的;進水量和藥耗量與汙泥產生量沒有直接關聯;SS、CODCr、BOD5等3項指標是該汙水處理廠汙泥產生量的主要影響因素.
위탐색수거알굴방법재오니산생량분석상적가행성,차조신경망락산법설계료수거알굴실험,병이용Matlab공구실현수거측시화모형계산.채용모오수처리엄련속42개월적오수처리수거대득도적모형진행검측대비.결과현시,이용수거알굴방법고산오니산생량득도82.12％적준학솔,해측산방법응용우오수처리시가행적;진수량화약모량여오니산생량몰유직접관련;SS、CODCr、BOD5등3항지표시해오수처리엄오니산생량적주요영향인소.
