摘要
基于钠离子交换器的软化水系统运行时间主要根据经验人工设置,在来水中钙镁离子含量变化较大时,很难保证生产的软化水质量。分析了软化水系统中各生产环节电导率数据的相关性,采用了岭回归、CART回归和多项式回归三种机器学习预测模型,对软化水的生产时间进行了建模分析,并通过预测误差、运行时间、误差下的预测准确率对模型进行了评估。实验的结果表明,Ridge回归的误差最小,运行时间少,误差允许范围内的准确率最高。
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单位西南科技大学; 四川中烟工业有限责任公司