关键词:
化学需氧量
预测模型
小波变换
粒子群优化算法
BP神经网络
摘要:
在农业灌溉的领域中,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)的测定是衡量水体中有机物污染程度的一个重要指标。当COD浓度超过60mg/L时,其对土壤质量和农作物的生长产生的负面影响成为不容忽视的问题。这一现象可能会严重影响农作物的产量和质量,进而对农作物生产的可持续性构成挑战。因此,有必要精确预测污水处理厂出水COD浓度的变化趋势,从而促进其在农业灌溉中的有效应用。研究结合了改进的小波变换、改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法和反向传播BP(Back Propagation,BP)神经网络作为预测模型。鉴于COD受到众多因素的影响,这些因素之间存在复杂的耦合关系,采用PCA进行特征提取。考虑到数据采集的过程中不可避免的噪声干扰,应用小波降噪对原始数据进行处理,以确保数据质量,提高模型准确性。在此基础上,基于BP神经网络算法构建污水处理厂出水COD的预测模型。为了解决BP神经网络参数选择可能遇到的盲目性问题,引入改进的粒子群算法对模型进行参数优化,以提高预测精度。实验结果表明,提出的PIWT-IPSO-BP模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.222、0.386和0.984。该模型在一定程度上改善了数据噪声、多因子制约等问题,为污水循环利用技术应用于农业灌溉方面提供了参考依据。