预测造纸废水出水指标的随机森林建模方法

摘要：

出水化学需氧量(COD)与出水固形物含量(SS)是评价造纸废水处理工艺好坏的重要指标.为了更好地对其进行预测,提出了一种基于随机森林(RF)模型的方法,并以R语言为工具进行回归预测.对比偏最小二乘(PLS)模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型等常规预测模型,发现RF模型具有预测精度高,结果误差小,泛化能力好,调整参数少等优点.在对出水COD进行预测时,RF模型的相关系数r为0.7954,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了8.88％、10.73％、14.68％.在对出水SS进行预测时,RF模型的相关系数r为0.8551,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了15.43％、24.25％、30.79％.

关键词：废水处理过程、随机森林模型、出水指标、回归模型

所属期刊栏目：38

分类号：X793;TP27(轻工业废物处理与综合利用)

资助基金：制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目201813

在线出版日期：2019-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-62