膜生物反应器膜污染的随机森林预测模型

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摘要：生物反应器（ MBR）工艺在现代污水处理中扮演着重的角色，然而膜污染严重影响了MBR工艺的性能，膜污染导致的最直接的后果就是膜通量的下降，膜通量的下降直接影响MBR污水处理的效果。为了有效、快速地预测MBR膜通量，利用随机森林（ RF）算法建立MBR膜通量预测模型。选取影响膜通量的主因子作为随机森林预测模型的输入，膜通量作为输出，建立MBR膜通量影响因素和MBR膜通量之间的非线性关系。首先利用训练集在随机森林预测模型上进行训练，然后用训练好的随机森林预测模型进行膜通量预测。通过预测数据和实验数据的对比，得出该算法对膜通量有较高的预测精度；为了进一步验证该算法的有效性，建立了BP神经网络预测模型，将两者进行比较，对比结果表明随机森林预测模型具有更高的预测精度。

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关键词：预测模型 随机森林 反应器 BP神经网络 非线性关系 生物反应器 膜通量 随机森林 BP神经网络 机器学习