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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이유진 (부산대학교 경영학과) 노하늘 (부산대학교 경영학과) 허 준 (한국수자원공사)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제47권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
68 - 74 (7page)

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This study develops a model to determine the input rate of the chemical for coagulation and flocculation process (i.e. coagulant) at industrial water treatment plant, based on real-world data. To detect outliers among the collected data, a two-phase algorithm with standardization transformation and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) is applied. In addition, both of the missing data and outliers are revised with linear interpolation. To determine the coagulant rate, various kinds of machine learning models are tested as well as linear regression. Among them, the random forest model with min-max scaled data provides the best performance, whose MSE, MAPE, R2 and CVRMSE are 1.136, 0.111, 0.912, and 18.704, respectively. This study demonstrates the practical applicability of machine learning based chemical input decision model, which can lead to a smart management and response systems for clean and safe water treatment plant.

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