An influent generator for WRRF design and operation based on a recurrent neural network with multi-objective optimization using a genetic algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, modelling, automation and control are widely used for Water Resource Recovery Facilities (WRRF) upgrading and optimization. Influent generator (IG) models are used to provide relevant input time series for dynamic WRRF simulations used in these applications. Current IG models found in literature are calibrated on the basis of a single performance criterion, such as the mean percentage error or the root mean square error. This results in the IG being adequate on average but with a lack of representativeness of, for instance, the observed temporal variability of the dataset. However, adequately capturing influent variability may be important for certain types of WRRF optimization, e.g., reaction to peak loads, control system performance evaluation, etc. Therefore, in this study, a data-driven IG model is developed based on the long short-term memory (LSTM) recurrent neural network and is optimized by a multi-objective genetic algorithm for both mean percentage error and variability. Hence, the influent generator model is able to generate a time series with a probability distribution that better represents reality, thus giving a better influent description for WRRF design and operation. To further increase the variability of the generated time series and in this way approximate the true variability better, the model is extended with a random walk process.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle