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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 长江流域在我国水资源配置体系中具有重要地位，对其进行水质预测尤为重要。基于现有研究结果，结合循环神经网络（recurrent neural network，RNN）中的门控循环单元（gate recurrent unit，GRU）模型与全连接神经网络（fully connected neural network，FCNN），提出了改进的多元水质指标预测（MWQPP）模型，并用其预测长江流域水体的pH、溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、氨氮（NH3-N）。基于长江流域2011 ...
WANGYuwen(王昱文) +4 more
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智能科学与技术学报, 2021 随着地表水水质恶化日益严重，有效的水质预警预测技术对于水资源的可持续发展与应急响应机制实施至关重要。长短期记忆网络在水质时间序列预测问题中被广泛使用，但是仅使用长短期记忆网络进行水质预测并不能解决各种复杂因素造成的水质序列的不规则波动问题。为了解决该问题，提出一种数据驱动的水质预测混合模型，该模型将基于局部加权回归散点平滑（Loess）的季节与趋势分解（STL）算法与基于编解码的长短期记忆网络（LSTM-ED）结合。首先通过STL的加法模型将水质时间序列分解为3个子序列，然后利用多元LSTM ...
许博文 +4 more
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Gongye shui chuli, 2022 污水处理流程具有滞后性、时变性、强耦合、非线性等特点，是一个多维输入、多维输出的复杂系统。根据实时进水水质判断未来出水水质的一些参数是否存在超标可能，以便提前对工艺参数进行调整，对污水处理系统的优化具有重要意义。针对污水处理出水总氮（TN）检测大滞后的问题，提出一种基于高斯函数非线性递减步长的萤火虫算法优化支持向量回归参数（GNFA-SVR）的软测量模型。通过改进萤火虫算法（FA）对支持向量回归机（SVR）的惩罚因子和核参数寻优，将污水进水水质的特征组分作为预测模型输入，建立GNFA ...
郭利进, 李博仑
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Gongye shui chuli, 2007 重点对地表水质预测模型的几种人工智能方法进行了评述，具体说明了BP神经网络水质预测模型、地表水COD灰色预测模型、时间数列预测方法及WASP5模型系统等方法的原理和特点。并提出地表水质预测模型WASP5与GIS系统集成的趋势,建立水质自动监测系统是我国水质现状和社会发展的需要,并分析了发展水质自动检测系统的方法及可行性。
王志红, 孙超
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Gongye shui chuli依托机器学习的精准预测，水质管理正迎来深刻的智能变革。本文详细探讨了机器学习算法在水质管理领域的研究进展，目前大部分研究主要集中于水质的预测与评价。首先，概述了四种在水质管理领域应用较多的机器学习算法（SVM、RF、LSTM、ANN）的基本原理，并介绍了这四种算法应用于水质管理领域的优势以及存在的问题。随后，总结了近年来机器学习算法在水质预测和水质评价的研究进展，发现单一算法模型预测效果有限且不稳定，混合元启发式优化算法可以很好的改善模型性能。展望未来 ...
刘通 +7 more
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Gongye shui chuli大型沿江化工企业外排水总排口为多座循环水场共用排口，因传统COD在线监测设备分析需30~60 min，难以实时捕捉化工装置泄漏异常排水引发的水质突变。为解决外排水中COD测定存在时间滞后性的难题，构建数据驱动的水质AI预测模型，赋能外排口监管运行单位及时、主动响应污染防控措施。首先采集各类物化监测指标，利用数据清洗法建立特征水质数据库，使树模型能够捕捉多维水质监测指标间的关联；再结合哈里斯鹰优化算法（HHO）与网格搜索高效优化树集成模型超参数，使用核密度估计预估预测误差范围，以提高模型预测准确性 ...
刘浩宇 +7 more
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Gongye shui chuli传统水质监测手段耗时长、成本高且数据时效性差，污水处理系统参数反馈和调整周期长，在人工智能迅猛发展的背景下，构建基于数据驱动的水质预测技术有重要意义。从大数据收集与处理层面出发，梳理了国内外水质数据收集、清洗策略以及特征工程等方法的特点和应用状况。在此基础上介绍了不同类型水质预测模型的预测效果与特点，统计回归模型、机器学习模型和深度学习模型都展现出一定的优势，但不同数据集质量上存在显著差异，难以获得普适的预测模型。结合大数据特征和数据集质量，采取合理的数据预处理手段，应用不同类型的预测方法或组合 ...
刘浩威 +6 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2010 通过同源映射的方法,利用6个模式物种的蛋白质相互作用数据预测水稻的蛋白质相互作用网络.预测到水稻中有4483个蛋白质参与了24942个蛋白质相互作用.通过GO注释,结构域相互作用,基因共表达等3个证据评估预测网络的质量,并对网络进行了拓扑属性分析.结果表明水稻的蛋白质相互作用网络符合scale-free属性.通过对网络中功能模块的分析,可以预测蛋白质的功能和亚细胞定位信息.
蔡浩洋, 李校, 徐加豹, 张义正
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Gongye shui chuli, 2018 针对工业循环冷却水出现的腐蚀与结垢对管道设备的影响，从国内石化公司提取了相关的水质和工艺数据，对数据进行动态主成分分析处理后得出对水质腐蚀及结垢影响较大的6种因素，同时基于非线性自回归模型（NARX）神经网络和模糊逻辑控制方法建立腐蚀速率和黏附速率预测模型，并设计了工业循环水智能决策系统软件。该软件不仅能对水质腐蚀速率及黏附速率进行预测，还能根据预测结果给出相应的处理意见，经实际运行，缩短了运行预测周期，提高了运行效率。
冯胜, 刘明远, 冯旭
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Gongye shui chuli, 2023 造纸法烟草薄片废水的COD高且波动大，采用传统国标检测方法（重铬酸钾比色法）操作复杂、耗时长，难以实现快速检测以指导污水处理工况的及时调整。针对此问题，提出了一种基于机器学习的COD快速预测方法。在对烟草薄片废水水质指标分析基础上，采用数理统计结合人工智能的方法对废水COD与悬浮物、pH、溶解氧和电导率等水质参数之间的关系进行分析，并建立COD预测模型。结果表明，线性回归、多项式拟合、正则化回归、回归树等模型的R2为0.656~0.777，基于机器学习的极端随机森林模型的R2最高，为0.861 ...
戴泽军 +5 more
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