预测造纸废水出水指标的随机森林建模方法

作者：辛辰; 刘鸿斌^*

来源：中国造纸, 2019, 38(08): 57-62.

• 废水处理过程
• 随机森林模型
• 出水指标
• 回归模型

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%。

• 单位
  华南理工大学; 南京林业大学