文档名：深水港口废水污染物排放量预测与治理措施研究
摘要：针对因废水污染物排放量数据维度高而导致预测较为复杂的问题,提出深水港口废水污染物排放量预测方法.首先,通过小波包分解和重构对原始数据去噪处理,提高数据质量.然后,采用主成分分析法对数据特征实施降维处理,再利用改进的遗传算法获取BP神经网络的初始连接权值和偏置,构建废水污染物排放量预测模型,将数据特征输入到模型中,输出预测结果.基于此,从制定科学合理的废水治理规划、完善废水处理基础设施和优化废水处理科学技术3个方面,提出了针对性的深水港口废水污染物治理措施.
作者：张琦 周瑞琦 张冠君 吕淑琪 鲁鉴予Author：ZhangQi ZhouRuiqi ZhangGuanjun LvShuqi LuJianyu
作者单位：交通运输部天津水运工程科学研究所,天津300456;水路交通环境保护技术交通行业重点实验室,天津300456
刊名：环境科学与管理 ISTIC
Journal：EnvironmentalScienceandManagement
年，卷(期)：2023, 48(3)
分类号：X391
关键词：深水港口 废水污染物排放量预测 废水污染物治理 小波包去噪 BP神经网络
机标分类号：X703TP391TP183
在线出版日期：2023年4月24日
基金项目：深水港口废水污染物排放量预测与治理措施研究[
期刊论文] 环境科学与管理--2023, 48(3)张琦 周瑞琦 张冠君 吕淑琪 鲁鉴予针对因废水污染物排放量数据维度高而导致预测较为复杂的问题,提出深水港口废水污染物排放量预测方法.首先,通过小波包分解和重构对原始数据去噪处理,提高数据质量.然后,采用主成分分析法对数据特征实施降维处理,再利用...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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