DEVELOPMENT OF DATA-DRIVEN MODELS FOR INFLUENT PREDICTION AT WASTEWATER TREATMENT PLANTS
Notice bibliographique
Résumé
Influent flow rate is essential to the operation and management of wastewater treatment plants (WWTPs). To support safe operation and effective management of WWTPs, a number of process-driven models were previously built for predicting the influent flow rate. However, in order to capture the complex nonlinear relationships in wastewater systems, these process-driven models require large-scale monitoring and complicated parameter tuning. In this research, to address those drawbacks, data-driven models are investigated for influent flow rate prediction. Three data-driven models, including multilayer perceptron (MLP), long short-term memory (LSTM) network, and random forest (RF), are introduced and developed. The developed models are applied to three WWTPs in Canada for influent flow rate prediction to demonstrate their applicability. Influent flow rate prediction with two temporal resolutions (i.e., daily and hourly) are provided. The results show that the proposed models have an overall good performance, especially the RF model. For both temporal resolutions, the performance of RF models is stable and satisfactory. In addition, an uncertainty analysis approach for the RF model is developed to provide more robust predictions. To the author’s knowledge, this is the first Canadian study of wastewater influent flow rate prediction based on advanced data-driven techniques. The high temporal resolution prediction and the probabilistic prediction approach proposed in this research represent a unique contribution to methodologies related to wastewater modeling. This research can provide valuable support for WWTPs to improve operational efficiency and management effectiveness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».