Multi-step ahead prediction of hourly influent characteristics for wastewater treatment plants: a case study from North America.

Zhou, Pengxiao; Li, Zhong; Snowling, Spencer; Goel, Rajeev; Zhang, Qianqian

Zhou, Pengxiao; Li, Zhong; Snowling, Spencer; Goel, Rajeev; Zhang, Qianqian.

Afiliación

Zhou P; Department of Civil Engineering, McMaster University, Hamilton, ON, L8S 4L7, Canada.
Li Z; Department of Civil Engineering, McMaster University, Hamilton, ON, L8S 4L7, Canada. zoeli@mcmaster.ca.
Snowling S; Hatch Ltd., Sheridan Science & Technology Park, 2800 Speakman Drive, Mississauga, ON, L5K 2R7, Canada.
Goel R; Hatch Ltd., Sheridan Science & Technology Park, 2800 Speakman Drive, Mississauga, ON, L5K 2R7, Canada.
Zhang Q; Department of Civil Engineering, McMaster University, Hamilton, ON, L8S 4L7, Canada.

Environ Monit Assess ; 194(5): 389, 2022 Apr 21.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35445887

Asunto(s)

Aguas Residuales; Purificación del Agua; Monitoreo del Ambiente; Aprendizaje Automático; Redes Neurales de la Computación

Palabras clave

High temporal resolution; Lead time; Machine-learning models; Multivariate analysis; Univariate analysis; Wastewater influent

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Purificación del Agua / Aguas Residuales Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Environ Monit Assess Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá Pais de publicación: Países Bajos

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