Bagging集成RW-RBF的水厂消毒预测模型

作     者：唐宇 徐冰峰 山丕斌 姜月月 伍籼融 施谨超 TANG Yu;XU Bing-feng;SHAN Pi-bin;JIANG Yue-yue;WU Xian-rong;SHI Jin-chao

作者机构：昆明理工大学建筑工程学院云南昆明650000 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司云南昆明650051 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(41801211) 

出 版 物：《能源工程》 (Energy Engineering)

年 卷 期：2023年第43卷第1期

页      码：66-71页

摘      要：采用RW(随机游走算法)优化RBF(径向基函数)神经网络后作为集成学习(Bagging)的弱学习器。选取清水池进水流量(Q)、滤后浊度(NTU)、滤后余氯(Cl-into)、出厂水余氯(Cl-out)、耗氧量作为输入因子,投药量作为输出因子,建立基于Bagging集成RW-RBF模型对水厂消毒投加进行预测。相较于RBF神经网络和RW-RBF模型,Bagging集成RW-RBF模型平均相对误差降低了90.3%、73.7%;均方根误差分别降低了83.7%、40.6%,说明该模型具有强大的非线性拟合能力,泛化能力强,稳定性高,对供水行业滤后消毒药剂投加量预测有指导作用。

主 题 词：RBF神经网络 Bagging集成算法 水厂 消毒 预测模拟 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16189/j.cnki.nygc.2023.01.010

馆 藏 号：203118587...