预测COD和BOD更准
该软测量技术结合粒子群优化与平方根无迹卡尔曼滤波，增强Elman神经网络对动态非线性数据的适应能力，可替代传统硬件传感器，降低成本并提升监测精度。
刘乙奇 · Gang, Fang · Yuan, Longhua · Li, Kaqi · Hung, Yungtse
Industrial Water and Waste Treatment: Research Developments 2026
通过平方根无迹卡尔曼滤波的引入，模型能更好地处理污水数据中的动态和非线性行为，预测更稳定。
相对传统模型，该方法的RMSE更低、相关系数R更高，对COD和BOD的预测更可靠。
软测量可作为硬件传感器的替代方案，降低污水处理厂的监测成本。