【摘 要】
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出水化学需氧量(COD)与出水固形物含量(SS)是评价造纸废水处理工艺好坏的重要指标。为了更好地对其进行预测,提出了一种基于随机森林(RF)模型的方法,并以R语言为工具进行回归
【机 构】
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南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室
【基金项目】
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制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目（201813）
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出水化学需氧量(COD)与出水固形物含量(SS)是评价造纸废水处理工艺好坏的重要指标。为了更好地对其进行预测,提出了一种基于随机森林(RF)模型的方法,并以R语言为工具进行回归预测。对比偏最小二乘(PLS)模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型等常规预测模型,发现RF模型具有预测精度高,结果误差小,泛化能力好,调整参数少等优点。在对出水COD进行预测时,RF模型的相关系数r为0.7954,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了8.88%、10.73%、14.68%。在对出水SS进行预
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