BP神经网络和ARIMA模型对污水处理厂出水总氮浓度的模拟预测

来源：环境工程技术学报杂志2019年第5期北京时间：

作者：林佳敏, 陈金良, 林晶晶, 李宣辑, 马聪, 张志强, 沈亮

摘要：污水处理厂出水总氮(TN)浓度是评价水处理效果的关键指标之一。建立BP神经网络模型对污水处理厂脱氮工艺进行模拟,引入自回归整合移动平均模型(ARIMA模型)对污水处理厂未来短期出水TN浓度进行预测。结果表明:BP神经网络模型在训练集和测试集模拟结果的平均相对误差分别为15.9%和16.5%,模型预测结果的平稳性较差;ARIMA模型对未来7 d出水TN浓度的时序预测平均误差为4.41%,预测精度较高;2个模型相结合有助于实现污水处理厂快捷和高效的在线检测。

关键词：污水处理, 总氮, BP神经网络, ARIMA模型