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文檔簡介
1、管網中的細菌再生長及其所帶來的問題日益得到了人們的關注和重視,本文以某高校校園管網為研究對象,系統(tǒng)、深入的研究了配水管中細菌再生長現象的預測及其控制措施。 在對細菌再生長的機理及影響因素分析的基礎上,并結合水質測定的需求,制定了校園管網的水質監(jiān)測方案。為了解微生物指標的潛在生長趨勢,本文創(chuàng)新性的將細菌總數和大腸桿菌的培養(yǎng)時間延長為72小時。通過對十個監(jiān)測點長時間連續(xù)取樣、檢測和分析研究,取得了大量的水質資料,對管網水質有了一定的
2、了解,同時對個水質指標與細菌再生長的相關關系也有了定性的認識。 通過對因變量自身及各種統(tǒng)計分析方法的使用條件進行分析,選用線性回歸和Logistic回歸進行預測,然而前者結果并不理想。然后創(chuàng)新性的選用Logistic回歸模型并結合主成分分析法對細菌總數(HPC)這一二分變量的超標概率進行預測。該模型是運用SAS統(tǒng)計軟件的Analysis模塊來實現的。首先,運用Logistic回歸的逐步選擇法對原變量進行回歸,得到了一個單變量(僅
3、含鐵)的預測模型。在將模型判別概率設為0.5或0.85時,其預測精度均在90%以上。為消除各個指標之間的共線性,又對原變量進行主成分分析,以分析得到的前幾個主成分為自變量建立了主成分Logistic回歸預測模型。與前一模型比較該模型更能體現細菌再生長的機理,預測精度也令人滿意,都在90%以上。但兩者都可以應用于實際,且效果較好。視具體情況,恰當的選擇上述兩個模型,對細菌超標的概率做出準確的預測,就能夠更精確的指導實踐,從而達到水質預警的
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