【摘 要】
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乡镇污水的来源较多(包含工业污水、生活污水和自然降水量),其时间序列不平稳,受干扰严重,现有的预测模型对乡镇污水的进水量预测精确度不高。针对此问题,本文提出基于卡尔曼
【机 构】
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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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广东省科技重大专项项目(SCUT-GZ-1508-002)
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乡镇污水的来源较多(包含工业污水、生活污水和自然降水量),其时间序列不平稳,受干扰严重,现有的预测模型对乡镇污水的进水量预测精确度不高。针对此问题,本文提出基于卡尔曼滤波的污水预测模型,通过滤波去除干扰,并结合自适应机制建立了ARMA模型的滚动预测,对进水量进行预测的方法。同时将本文提出的预测模型用于某市污水处理厂进水量的预测。通过工业案例分析,本预测模型的预测平均绝对误差小于5%,预测值与实测值基本一致,为进一步进行污水处理厂的曝气量优化控制提供了前提。
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