污水处理厂氨氮时间序列的时序特征重构与机器学习预测：增强预测能力与物理可解释性

这篇研究推荐污水处理厂采用特征重构方法（O2）提升氨氮（NH3-N）浓度预测精度，对比了RNN、LSTM、RF和SVM四种模型，证实随机森林（RF）在多元特征输入下表现最优，并结合SHAP分析实现模型可解释性，为智能曝气控制提供数据支撑，助力污水处理节能降耗。

　　

Highlight

本研究通过对比RNN、LSTM、RF和SVM四种模型在两种输入方案下的表现，证明基于历史时间窗口动态特征重构的多元输入（O2）显著提升了氨氮预测的准确性、鲁棒性和不确定性量化能力，其中随机森林（RF）综合性能最佳。SHAP分析进一步揭示了关键特征与环境驱动因子的关联，为智能曝气控制提供了物理可解释性支持。

数据来源

数据来自深圳市某采用A²O-MBR工艺的市政污水处理厂在线监测系统。该厂通过调节曝气强度控制溶解氧（DO）水平，促进氨氮硝化为硝酸盐并强化COD去除。由于氨氮在氮去除效率中的核心作用，本研究选取好氧池氨氮浓度作为模型开发和优化控制的关键指标。

准确性

通过对比模型预测值与实测值发现，基于重构多元特征（O2）训练的模型预测结果与实际观测值吻合度显著高于原始单变量输入（O1）。其中RF模型在O2方案下表现出最优的拟合度，其预测曲线几乎完全覆盖实际数据波动趋势。

讨论

特征重构方法（O2）通过提取均值、标准差等动态统计量，有效捕捉了氨氮浓度的非线性时序特征。RF模型因具备特征重要性排序能力，在O2方案中展现出卓越性能。SHAP分析表明，历史窗口的极差和变异系数是影响预测的关键因子，这些特征与进水负荷波动和微生物群落活性等环境驱动因素密切相关。

结论

在污水处理领域，好氧池氨氮水平的精准预测是实现高效曝气控制和气量主动调节的关键。本研究证实，通过时序特征重构构建的多元输入方案可显著提升机器学习模型的预测可靠性，其中随机森林（RF）结合SHAP可解释性分析，为污水处理厂的智能优化运行提供了创新解决方案。