基于回归的软化水系统运行时间预测模型研究

基于钠离子交换器的软化水系统运行时间主要根据经验人工设置，在来水中钙镁离子含量变化较大时，很难保证生产的软化水质量。分析了软化水系统中各生产环节电导率数据的相关性，采用了岭回归、CART回归和多项式回归三种机器学习预测模型，对软化水的生产时间进行了建模分析，并通过预测误差、运行时间、误差下的预测准确率对模型进行了评估。实验的结果表明，Ridge回归的误差最小，运行时间少，误差允许范围内的准确率最高。