基于LSTM模型的污水处理厂出水总氮预测研究

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摘要：出水总氮质量浓度是评价污水处理厂生物脱氮效果的关键指标之一。为解决污水厂总氮排放易超标的问题，提出了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的出水总氮实时预测模型。利用皮尔逊相关性分析来确定模型输入，并通过网格搜索算法优化模型超参数。将得到的LSTM模型应用于重庆市某实际污水处理厂预测出水总氮，并与传统的时序模型作对比，验证了该模型的可行性。（剩余9146字）

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