【摘 要】
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随着公众环保意识的增强,废水达标排放成为工业生产中至关重要的一步。传统的污水出水水质预测模型是基于静态数据模型,这样不仅忽略了过程变量中的动态有效信息,还影响了模
【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);南京林业大学高层次人才科研启动基金(GXL029)
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随着公众环保意识的增强,废水达标排放成为工业生产中至关重要的一步。传统的污水出水水质预测模型是基于静态数据模型,这样不仅忽略了过程变量中的动态有效信息,还影响了模型预测的精度,降低了模型的泛化能力。在考虑了过程变量的时变与动态特性的基础上,将时间差分方法嵌入到典型相关分析模型中,分析了时间差分阶数变化对模型预测精度的影响。与传统的典型相关分析建模方法相比,基于时间差分的典型相关分析模型对出水化学需氧量的预测均方根误差由1.502 8下降至0.564 5,相关系数由0.422 7提高到0.847 0;对于出水总氮,其均方根误差由2.344 0下降到1.192 6,相关系数由0.405 9提高到0.793 6。模型的预测精度与泛化能力均得到提高。
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