《表3 出水TN浓度的ARIMA模型预测值与实际值》

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《BP神经网络和ARIMA模型对污水处理厂出水总氮浓度的模拟预测》

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利用通过检验的模型对污水处理厂2017年12月1—7日（7 d）的TNout进行预测，结果如表3所示。由表3可知，预测值与实际值比较接近，相对误差均小于10%，平均相对误差为4.41%，最小误差为1.19%，最大误差为8.26%。可见，ARIMA模型的预测精度较高，可用来预测未来7 d的TNout。比较预测值与实际值的变化发现，实际值波动比较大，而预测值基本不变，预测值难以敏感地反映TNout的变化。这是因为TNout除了受各污染物的进水浓度影响之外，还与污水量、T、pH及运行控制参数等有关，模型模拟时只考虑了部分参数，使模拟精度不足，后续ARIMA模型需进一步完善。