44、机器学习在废水处理分析与外来鲤鱼识别中的应用

机器学习在废水处理分析与外来鲤鱼识别中的应用

1. 废水处理分析中的机器学习模型

机器学习模型在废水处理分析领域有着广泛的应用，可基于处理厂的进水参数和历史数据集来分析和预测出水参数。以下是几种常见的模型：

1.1 人工神经网络（ANN）

人工神经网络是一种计算模型，受生物神经网络启发，由多个处理组件组成。这些组件根据设定的激活函数接收输入并生成输出。其网络类型通常为前馈反向传播，以TRAINLM作为训练函数。神经网络的隐藏层根据数据集进行定义。输入和输出参数通常包括化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、总悬浮固体（TSS）和pH值。常用均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数平方（R²）等性能函数来衡量准确性。MATLAB是实现ANN最常用的软件，因为它提供了丰富的数据处理、模型构建和结果获取工具。

以下是不同研究中ANN的应用结果：
| 作者 | 发表年份 | 模型 | 性能函数 | 观察到的准确率 |
| — | — | — | — | — |
| At Allah Nadiri等 | 2018 | 监督委员会模糊逻辑（SCFL） | 平均绝对百分比误差（MAPE） | 4% |
| Medhat A.E. Moustafa等 | 2012 | 人工神经网络（ANN） | 相关系数（R） | 0.90317 |
| Maged M. Hamed等 | 2003 | 人工神经网络（ANN） | 相关系数平方（R²） | BOD：0.63 - 0.81；SS：0.45 - 0.65 |
| K.P.Oliveira等 | 2002 | ANN、PCA - ANN、PCR