反饋支持向量回歸算法與ASM2D在污水廠設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究.pdf

1、準(zhǔn)確預(yù)測污水處理廠進(jìn)、出水水質(zhì),掌握廢水的水質(zhì)特性是進(jìn)行科學(xué)合理設(shè)計(jì)污水處理構(gòu)筑物的前提。本論文以某城市污水處理廠的實(shí)際設(shè)計(jì)為依托,分別利用支持向量回歸算法與活性污泥2D號(hào)模型ActivatedSludgeModel2D(ASM2D)對(duì)某城市污水處理廠進(jìn)、出水水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測,并驗(yàn)證了以反饋支持向量回歸算法預(yù)測進(jìn)水水質(zhì)為依托進(jìn)行污水處理廠的設(shè)計(jì),將有助于提高設(shè)計(jì)的合理性與經(jīng)濟(jì)性。本論文主要研究成果如下:
　　(1)利用新型的水質(zhì)預(yù)測模

2、型——支持向量回歸的灰色組合模型GraySupportVectorRegression(GSVR)對(duì)某污水處理廠的進(jìn)水水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測,并就模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果表明支持向量回歸的灰色組合模型精度高于單一的灰色理論模型、支持向量回歸模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但該模型對(duì)于波動(dòng)較大數(shù)據(jù)的預(yù)測有一定的缺陷。
　　(2)在進(jìn)一步完善支持向量回歸的灰色組合模型(GSVR)的基礎(chǔ)上,提出了反饋支持向量機(jī)的算法RecurrentSup

3、portVectorRegression(RSVR)模擬應(yīng)用中,該算法顯示出較高的擬合精度,特別是對(duì)波動(dòng)數(shù)據(jù),適合在污水處理廠設(shè)計(jì)中加以應(yīng)用。
　　(3)ASM2D模型的應(yīng)用依托于COD組分的測試,研究中通過一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)提出了一套實(shí)操性、重現(xiàn)性較強(qiáng),易于在城市污水處理廠推廣應(yīng)用,完整的COD組分檢測方法。該方法所有檢測工作可在污水處理廠化驗(yàn)室內(nèi)1d完成。①對(duì)于溶解性不可降解COD組分SI的測定,分離實(shí)驗(yàn)的比較驗(yàn)證了物化法檢測SI

4、的可行性。從準(zhǔn)確性、實(shí)用性、合理性等因素考慮建議選用“絮凝+0.45μmPES濾膜”過濾的方法作為分離方法;②對(duì)于快速易生物降解COD組分SS的測定,用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證批式OUR法測定SS的可行性;③慢速可生物降解COD組分XS可轉(zhuǎn)化為BCOD的檢測,而BCOD可以根據(jù)測定的BOD5來估算,也可以根據(jù)BOD5和kBOD均值來確定;④由于五點(diǎn)滴定法配有專門的數(shù)據(jù)分析程序TITRA5.EXE,具有簡單、省時(shí)的優(yōu)點(diǎn),推薦由此法檢測發(fā)酵產(chǎn)物SA,試驗(yàn)中

5、為了驗(yàn)證5點(diǎn)滴定法的準(zhǔn)確性,不僅對(duì)醋酸標(biāo)準(zhǔn)溶液進(jìn)行了測定,還結(jié)合液相色譜法進(jìn)行了實(shí)際廢水的SA檢測,結(jié)果表明用5點(diǎn)pH滴定法測定水中的乙酸HAC在10—60mg/L之間是完全可行的。
　　(4)將提出的COD組分測試方法應(yīng)用于ASM2D數(shù)學(xué)模型,對(duì)設(shè)計(jì)工藝的出水水質(zhì)進(jìn)行模擬,結(jié)果表明對(duì)于生物除磷工藝需要輔以化學(xué)除磷以保證出水水質(zhì)穩(wěn)定達(dá)標(biāo)排放。
　　(5)應(yīng)用實(shí)際案例說明了應(yīng)用反饋支持向量回歸算法對(duì)進(jìn)水水質(zhì)預(yù)測,及ASM2D模