污水处理厂排放总和能源消耗的预测:贝叶斯优化机器学习方法
Gang Ye1, Jinquan Wan1, Zhicheng Deng1
1College of Environment and Energy, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China.
Bioresource technology
|January 29, 2024
概括
通过开发总 (TN) 和总能耗 (TEC) 的预测模型,优化废水处理. 贝叶斯优化和数据放大显著提高了预测准确度,减少了错误,提高了工厂管理.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 水处理技术水处理技术
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 废水处理厂 (WWTP) 的有效管理需要精确控制废水总 (TN) 和总能耗 (TEC).
- 预测建模为优化WWTP运营和资源效率提供了一个有希望的方法.
研究的目的:
- 建立准确的预测模型,用于废水TN和TEC在WWTPs.
- 为了评估这些预测的机器学习方法的性能.
- 通过数据放大和高级超参数优化来增强模型性能.
主要方法:
- 有影响力的水质和工艺控制指标被用作预测模型的输入特征.
- 机器学习算法在不同的条件下被探索其预测能力.
- 移动平均线方法用于数据放大.
- 贝叶斯优化用于超参数调整.
主要成果:
- 贝叶斯优化和数据放大显著改善了废水TN预测,将R2增加到0.725,并将RMSE降低到1.673 mg/L.
- 对于TEC预测,R2达到0.884,而RMSE降至1305.829千瓦时,显示出显著的性能提升.
- 这些改进超越了传统的超参数优化方法.
结论:
- 通过贝叶斯优化和数据放大增强的机器学习模型,为废水TN和TEC提供了准确的预测.
- 开发的模型为优化WWTP运营提供了有价值的工具,从而提高了环境合规性和能源效率.
- 这种方法表明了先进的数据驱动技术在现代废水管理中的潜力.
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