灰色模型在某高校污水量预测中的应用.pdf

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1、化学工程师ChemicalEngineer2012年第11期文章编号：1002—1124(2012J11-0023—03：环臻!灰色模型在某高校污水量谴预测中的应用毒刘丽娜，张鑫，张爽(黑龙江工程学院土木与建筑工程学院。黑龙江哈尔滨150050)摘要：为实现污水处理设施的优化设计，科学的预测污水量至关重要，根据现有情况给出一种基于历史数据及随机影响因素依赖较小的GM模型，通过对灰色机理的探讨，利用已知固化数据建立灰色污水量预测模型，以D高校历史污水量数据为基础对未来污水量进行预测，经检验该模型为高精度模型，该预测方法适用于D高校污水量预测，能够为该高校中水回用工

2、程提供污水量有效数据支持。关键词：污水；中水回用；污水量预测；灰色模型中图分类号：X323文献标识码：AApplicationofgreymodel(1,1)forpredictionofsewagequantityinauniversity’LIULi—na，ZHANGXin，ZHANGShuang(SchoolofCivilandArchitectureEngineering，HeilongjiangInstituteofTechnology，Harbin150050，China)Abstract：Thescientificpredictionofsewag

3、equantityisquiteimportantforachievingthedesignoptimizationofsewerage．Agreymodel(GM)canbeachievedbasedonthehistoricaldata，whichislessdependentontheran—dominfluencefactors．Accordingtothewell-knowndataaswellastheexplorationofgreyrationale，thegreypre—dictionmodelofsewagequantitycanbedeve

4、lopedandsubsequentlyusedforsewagequantitypredictionaftercal—ibrationusingthehistoricaldataofsewagequantityinDUniversity．IthasbeenverifiedthatthisGMisahigh—precisionmodelandapplicableforthesewagequantitypredictionofDUniversity，whichcanprovidesoliddatasupportingfortheprojectofwastewate

5、rreclamationinDUniversity．Keywords：sewage；reclaimedwaterreuse；predictionofsewagequantity；graymodel随着社会、经济的不断发展，人们生活水平及伴随不同时段经济生产、社会活动及居民生活节水意识逐渐提高，用水量增加的同时，中水回用的不断变化，污水量也体现出一定的波动性，从长越来越得到人们的重视，在污水处理设施设计中，期角度分析，污水量具有一定的趋势性，从短期分污水量预测重要性主要体现在其与污水处理设施析，周期性较强，包括日污水量，周污水量及月污水的设计规模、运行费用、工艺流

6、程均密切相关⋯。因量等[45】。此，采用合适的污水量预测模型对于中水回用工程污水量预测及城市水资源循环分配利用都具有很污水量预测模型的建立好的积极意义。污水量预测模型的建立一般主要以历史时段污水量预测方法主要分为两种：模型预测法和污水量为基本数据，考虑必要的影响因素，利用科指标预测法。模型预测法是根据已有历史数据通过学、系统的数学方法来建立数学模型以对未来污水建立数学模型对未来时段污水量进行预浈0，其中时量进行预测，并保证一定的精度要求，其一般流程间序列法及回归分析法应用最为广泛。指标预测法见图1。主要是根据城市建设水平、小区居民生活水平、人口规模、大用户用水类

7、型、产业政策、区划功能等分2灰色预测机理别计算不同类型污水量然后进行累加计算【21引。灰色预测是根据灰色系统基本原理，通过数学收稿日期：2012—10—12方法用已经发生的不完备、不确定的未知信息为基基金项目：黑龙江省教育厅科研资助项目(11541003)作者简介：刘丽娜(1976一)，女，硕士研究生，讲师，研究方向：曝气生础建立一个从过去延伸到未来的GM模型，用GM物滤池进出水控制。模型来预测未来发展变化趋势。在应用灰色预测模刘丽娜等：灰色模型在某高校污水量预测中的应2012年第ll期型时并不是直接利用已知的历史数据，而是通过计及式(4)。算已知固化数据得到生

8、成序列，然后求解模型预测