反馈支持向量回归算法与ASM2D在污水厂设计中的应用研究

摘要

准确预测污水处理厂进、出水水质,掌握废水的水质特性是进行科学合理设计污水处理构筑物的前提。本论文以某城市污水处理厂的实际设计为依托,分别利用支持向量回归算法与活性污泥2D号模型ActivatedSludgeModel2D(ASM2D)对某城市污水处理厂进、出水水质进行预测,并验证了以反馈支持向量回归算法预测进水水质为依托进行污水处理厂的设计,将有助于提高设计的合理性与经济性。本论文主要研究成果如下:
　　(1)利用新型的水质预测模型——支持向量回归的灰色组合模型GraySupportVectorRegression(GSVR)对某污水处理厂的进水水质进行预测,并就模型预测结果的准确性进行了检验,结果表明支持向量回归的灰色组合模型精度高于单一的灰色理论模型、支持向量回归模型以及BP神经网络模型,但该模型对于波动较大数据的预测有一定的缺陷。
　　(2)在进一步完善支持向量回归的灰色组合模型(GSVR)的基础上,提出了反馈支持向量机的算法RecurrentSupportVectorRegression(RSVR)模拟应用中,该算法显示出较高的拟合精度,特别是对波动数据,适合在污水处理厂设计中加以应用。
　　(3)ASM2D模型的应用依托于COD组分的测试,研究中通过一系列对比实验提出了一套实操性、重现性较强,易于在城市污水处理厂推广应用,完整的COD组分检测方法。该方法所有检测工作可在污水处理厂化验室内1d完成。①对于溶解性不可降解COD组分SI的测定,分离实验的比较验证了物化法检测SI的可行性。从准确性、实用性、合理性等因素考虑建议选用“絮凝+0.45μmPES滤膜”过滤的方法作为分离方法;②对于快速易生物降解COD组分SS的测定,用实验验证批式OUR法测定SS的可行性;③慢速可生物降解COD组分XS可转化为BCOD的检测,而BCOD可以根据测定的BOD5来估算,也可以根据BOD5和kBOD均值来确定;④由于五点滴定法配有专门的数据分析程序TITRA5.EXE,具有简单、省时的优点,推荐由此法检测发酵产物SA,试验中为了验证5点滴定法的准确性,不仅对醋酸标准溶液进行了测定,还结合液相色谱法进行了实际废水的SA检测,结果表明用5点pH滴定法测定水中的乙酸HAC在10—60mg/L之间是完全可行的。
　　(4)将提出的COD组分测试方法应用于ASM2D数学模型,对设计工艺的出水水质进行模拟,结果表明对于生物除磷工艺需要辅以化学除磷以保证出水水质稳定达标排放。
　　(5)应用实际案例说明了应用反馈支持向量回归算法对进水水质预测,及ASM2D模型对出水水质模拟在设计应用中的价值性。

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1 绪论

1.1 前言

1.2 研究背景

1.3 国内外研究现状

1.4 研究目的和意义

1.5 研究内容

1.6 研究的技术路线

2 利用支持向量回归算法对某污水处理厂进水水质预测

2.1 向量回归—灰色组合模型对进水水质预测

2.2 反馈支持向量回归算法对进水水质的预测

2.3 本章小结

3 污水处理厂基本概况

3.1 进水水质模拟

3.2 设计工艺参数的选取

3.3 本章小结

4 应用ASM2D模型对污水处理厂出水水质模拟

4.1 ASM2D活性污泥数学模型及其模拟工具

4.2 COD组分的测试研究

4.3 应用ASM2D模型对污水处理厂设计出水水质模拟

4.4 本章小结

5 反馈支持向量回归算法与ASM2D模型的有效性验证

5.1 验证反馈支持向量回归算法的有效性

5.2 验证ASM2D模型模拟的有效性

5.3 两种设计方案经济成本分析

5.4 本章小结

6 全文总结

6.1 主要结论

6.2 创新

6.3 下一步的工作设想

6.4 展望

致谢

参考文献

附录1 作者简介

附录2 符号列表