一种CEEMDAN-CFO-RF框架用于污水进水预测，系统时间序列分解比较与多工厂适用性

污水进水的准确预测对于污水处理厂（WWTPs）的合规性和负荷管理至关重要。然而，传统的单一模型由于输入数据的非平稳性、异质源和多尺度耦合，通常显示出有限的准确性和较差的跨厂转移能力。为了解决这些挑战，本研究提出了一种混合预测框架，集成了带自适应噪声的完全集成经验模态分解（CEEMDAN）、毛虫真菌优化器（CFO）和随机森林（RF），重点强调多工厂适用性。利用来自WWTPA的数据，RF首先被确定为最佳基础学习器，随后系统评估了七种分解方法，通过这些方法建立了CEEMDAN-CFO-RF模型，证明其最为有效。在WWTPA，基线CFO-RF实现了R2 = 0.78和MAE = 4937.55，而添加CEEMDAN则将R2提高到0.96，并将MAE和MAPE降低到2088.13和1.62%。对两座额外污水处理厂（B和C）的评估，各自独立建模，进一步表明该框架适用于在异质条件下运行的污水处理厂，取得了R2 ≈ 0.93，MAPE分别为2.69%和3.09%。这些结果展示了所提CEEMDAN–CFO–RF框架在多个数据特征多样的污水处理厂中的有效性和稳健的通用性。