基于数据挖掘技术的污泥厌氧消化模拟研究

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摘要：为了更好地模拟实际工程中污泥厌氧消化系统的产气效果,以北京某大型污泥厌氧消化工程为例,以大量的工程数据为基础,分别采用多元线性回归模型、神经网络模型、分类回归模型和邻近算法模型等数据挖掘技术,对系统的产沼气效率进行了模拟预测,其中邻近算法模型具有最好的拟合效果.对邻近算法模型进行进一步研究分析,通过交叉验证法近一步优化了模型k值的选取,从测试结果可以看出随着k值增加,训练集的拟合度先下降后趋于平稳,测试集的拟合度则相反.最终确定当k值取5时,模型预测值与实际值的相关度达0.862,优于系统默认参数下的拟合效果.试验证明：数据挖掘技术可以很好地应用于污泥厌氧消化工程的模拟计算,对于数学模拟在污水处理领域的应用具有一定指导意义.http://www.cqvip.com//QK/95054X/201612/670792048.html

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关键词：数据挖掘技术 数据挖掘 多元线性回归模型 多元线性回归 神经网络模型 数学模型 数据挖掘 k最邻近算法 污泥厌氧消化