【摘 要】
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污水处理厂是控制水体污染、改善水环境质量的重要基础设施，建立可靠的污水处理厂出水水质预测模型以便及时反馈污水处理状况是污水处理领域的研究热点之一。利用Stacking集成思想结合LSTM、BPNN、SVR、XGBoost、KNN 5种算法建立了污水处理厂出水总氮的预测模型。分析单一算法预测效果，KNN算法与其他算法相比拟合程度偏低，RMSE、MAE和R2分别为1.10、0.995和0.567，可作
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFD1100303）；
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污水处理厂是控制水体污染、改善水环境质量的重要基础设施，建立可靠的污水处理厂出水水质预测模型以便及时反馈污水处理状况是污水处理领域的研究热点之一。利用Stacking集成思想结合LSTM、BPNN、SVR、XGBoost、KNN 5种算法建立了污水处理厂出水总氮的预测模型。分析单一算法预测效果，KNN算法与其他算法相比拟合程度偏低，RMSE、MAE和R2分别为1.10、0.995和0.567，可作为Stacking模型的元学习器。通过算法间预测性能差异的比较，选择LSTM、BPNN、SVR、XGBoost算法作为基学习器。与其他基、元学习器的组合相比，以LSTM、BPNN、SVR、XGBoost为基学习器，KNN为元学习器的组合方式预测准确度最高，RMSE、MAE和R2分别为1.01、0.782和0.702。与使用单一算法中预测结果最好的LSTM算法的预测结果相比，该组合的RMSE、MAE分别降低了4.77%和15.1%，R2提升了10.9%，具有明显的预测优势。
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