戴 华

(湖北水利水电职业技术学院 机电工程系，湖北 武汉 430070)

随着经济和社会的不断发展，人们对生活水平和质量的要求也越来越高，国内外对出厂水浊度的要求也在不断提高.美国饮用水水质标准规定采用常规过滤或直接过滤规定浊度不大于0.5NTU，连续两个月内，每天的水样品中合格率至少大于95%；日本饮用水水质基准规定浊度<2 NTU以下[1].我国现行生活饮用水卫生标准规定(GB5749-2006)浑浊度限值为1 NTU，水源与净水技术条件限制时为3 NTU[2]，对生活饮用水和某些高质量工业用水，浑浊度是一个重要的水质参数[3].

水体的浑浊度，简称浊度.水的浑浊由悬浮颗粒造成，因此，水处理的主要对象是悬浮颗粒[4].为了去除水体中微细的悬浮颗粒可以加入加矾[5]，使悬浮颗粒与矾混凝通过沉淀过滤来去除悬浮颗粒.

加矾过程是一个非线性、纯滞后很大的特殊过程[6].本文利用自相关理论联合GM(1,1)和GM(1,N)两个模型对宗关水厂加矾率(加矾量=总水量×耗矾率)与源水浊度的相关因素进行分析与处理，对GM(1,1)和GM(1,N)两种预测模型的结果进行了分析与对比，充分证实了在自来水厂自动加矾系统中利用自相关理论改进灰色预测模型的可行性和可靠性.

1 GM(1,1)和GM(1,N)预测模型[7-8]1.1 GM(1,1)预测模型

GM(1,1)预测模型的实质是对原始数据序列作一次累加生成，使生成序列呈一定规律，并用典型曲线拟合，建立其数学模型.

1.2 GM(1,N)预测模型

2 基于自相关理论的灰色模型

2.1 自相关系数[9-10]

自相关指时间数列前后各期数值之间的相关关系.对自相关强度的测定便是自相关系数.

设x1,x2,…,xt,…xn是一个时间序列，它共有n个观测值，则相关系数为:

2.2 自相关理论的灰色预测模型[11]

…

此定义式的实质可表述为：每一……