基于ARMA模型的韶关污水处理厂COD浓度精准预测

本文主要探讨了基于ARMA（自回归移动平均模型）的COD（化学需氧量）浓度预测方法在韶关第一污水处理厂的应用。作者陈列佳和位瑞英针对2012年该污水处理厂收集的365天进水COD浓度数据进行了深入分析，目的是揭示COD浓度的变化趋势和规律。他们采用时间序列分析技术，构建了一个ARMA模型，经过计算和模型拟合，发现该序列最适合的描述模型形式为(1,1)ARMA模型。 这个(1,1)ARMA模型的构建过程可能包括了对过去COD浓度数据的自回归和移动平均分析，自回归反映了过去值对当前值的影响，而移动平均则考虑了近期趋势的影响。通过这种方法，模型能够有效地捕捉COD浓度的动态特性，为未来浓度的预测提供了依据。 预测结果显示，模型对污水厂进水COD浓度的预测性能良好，残差值（实际值与预测值之间的差距）范围在0.5752到0.8277之间，这表明模型具有较高的精度和良好的稳定性。较小的残差值意味着模型的预测误差相对较小，具备较强的推广能力，即它不仅适用于已有的数据，还能够适应新的数据集，进行准确的COD浓度预测。 文章还提及了相关的研究背景，如广东省育苗项目、韶关市科技计划项目以及省级创新实验项目的支持，这些都展示了研究的实用性和学术价值。此外，作者的信息包括陈列佳作为学生的身份和位瑞英作为讲师的研究方向，以及他们的联系方式，方便同行和读者进一步交流和合作。 关键词部分，"ARMA"、"COD"和"水质预测"突出了文章的核心内容，表明了研究的焦点集中在利用ARMA模型进行COD浓度的精确预测，这对于水资源管理和污水处理行业的实践具有重要意义。 这篇文章提供了一种实用的统计建模策略，对于提高污水处理厂的运营效率，优化水质管理，并在同类研究中树立了标杆，为其他地区的类似问题提供了参考案例。