A Data Mining Approach to the Prediction of Food-to-Mass Ratio and Mixed Liquor Sustpended Solids
PBN-AR
Instytucja
Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
angielski
Czasopismo
Polish Journal of Environmental Studies (15pkt w roku publikacji)
ISSN
1230-1485
EISSN
Wydawca
DOI
URL
Rok publikacji
2018
Numer zeszytu
5
Strony od-do
2231-2238
Numer tomu
26
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
Autorzy
(liczba autorów: 2)
Słowa kluczowe
en
wastewater treatment
artifcial neural network
data mining
multivariate adaptive regression spline
food-to-mass ratio
Streszczenia
Język
en
Treść
This paper presents methodology for constructing a statistical model to forecast food-to-mass ratio (F/M). In the model, wastewater infow (Q), biochemical oxygen demand (BOD5) and mixed liquor suspended solids (MLSS) were modelled separately using artifcial neural networks (ANN) and multivariate adaptive regression splines (MARS). To compute the value of MLSS, the quality indicators of infuent wastewater and the operational parameters of the bioreactor were used. It was examined whether it is possible to predict wastewater quality indicators that determine the values of F/M and MLSS on the basis of the wastewater infow to the treatment plant. Computations performed demonstrated that ANN predictions of MLSS and F/M showed smaller errors than those obtained using the MARS method. Moreover, all developed models of wastewater quality indicators were considered as satisfactory.
Inne
System-identifier
IBSPAN-A-2221
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych