非线性检验及预测在污水处理厂评价中的应用

【摘要】：为了避免污水处理厂规模盲目扩大造成的投资效率低下的现象发生,科学地预测合理的用水量必不可少。基于用水量的实际历史数据,利用BDS检验、Box-Pierce检验和Box-Ljung检验以及非线性检验,如代替数据检验Surrogate date test、Hinich双谱检验、White人工神经网络检验来选择时间序列重构预测模型。根据实际用水量情况,比较各种不同重构模型预测误差,包括线性AR模型以及随机森林、随机梯度Boosting、支持向量、人工神经网络和自适应样条等。结果表明,有着非线性关系的人工神经网络误差最小,符合检验结果。 【作者单位】： 天津大学管理学院;
【关键词】： 用水量 非线性检验 预测 随机梯度Boosting
【基金】：国家自然科学基金资助项目(10772132) 中国博士后科学基金资助项目(20060400706)
【分类号】：X703
【正文快照】： 在污水处理厂的建设中,一般会结合经济发展和城市建设的总体规划来考虑污水处理厂的建设规模,并以近期需求为主,适当考虑长远发展的需要来确定污水处理厂的使用周期。建设部已经要求各地保证城镇污水处理厂投入运行后的实际处理负荷在一年内不得低于设计能力的60%,三年内不得

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