基于MLP-KAN神经网络的真空膜蒸馏废水处理系统性能预测研究

来源：水资源与水工程学报杂志2026年第3期北京时间：

作者：高星雨，司泽田，司瑜，周文和，付宁

单位：（1.兰州交通大学环境与市政工程学院,2.青海职业技术大学交通运输工程学院

摘要：真空膜蒸馏（VMD）是一种高盐废水资源回收的新技术，为实现该系统的智能运行，构建了一种多层感知器与科尔莫哥洛夫-阿诺德网络（MLP-KAN）的混合预测模型。首先搭建VMD试验装置，以硫酸溶液为对象进行多工况试验，获取305组样本数据；随后按7.0∶1.5∶1.5比例划分训练集、验证集和测试集，开展渗透通量性能预测研究。结果表明：预测值与真实值高度契合，测试集与训练集的决定系数R2分别达0.971和0.995，均方根误差RMSE仅为0.099 2和0.044 7 kg/(m2·h)，模型表现出优异的稳定性、泛化能力与鲁棒性。MLP-KAN模型可精准预测渗透通量，为VMD系统参数优化与智能运行提供了可靠技术支撑。

关键词：真空膜蒸馏,智能运行,硫酸溶液,多层感知器-科尔莫哥罗夫阿诺德网络模型,渗透通量

基金资助：甘肃省科技厅青年科技基金项目（24JRRA265）； 甘肃省教育厅青年博士入企入园项目（2024QB-043）； 兰州市科技局青年人才创新项目（2024-QN-122）；甘肃省科技厅科技专员项目（25CXGA027）； 国家自然科学基金项目（52560025）