An integrated data decomposition and feature selection–based hybrid machine learning framework for enhanced hourly wastewater inflow forecasting at a wastewater treatment plant in Oahu, Hawaii
Rattachement africain : kr, us, Afrique du Sud. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Study region The Sand Island Wastewater Treatment Plant (WWTP), the primary wastewater management facility on Oahu, Hawaii. Study focus Wastewater inflow (WI) is a critical variable for efficient WWTP management. This study developed a hybrid framework for hourly WI forecasting at lead times of 1–48 h, integrating Variational Mode Decomposition (VMD) with two feature selection methods—K-Best (KBest) and Recursive Feature Elimination (RFE)—combined with a Cascade Forward Neural Network (CFNN), selected as the base learner after outperforming Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) networks. Historical WI and hour of day were the only inputs. The resulting VMD-KBest-CFNN and VMD-RFE-CFNN were compared with the standalone CFNN. New hydrogeological insights for the region The hybrid models outperformed the standalone CFNN, with VMD-RFE-CFNN most accurate in validation (most recent 25% of the 2018–2024 record): NSE of 0.9991–0.9422 and RMSE of 0.0129–0.1030 m³ /s across lead times. On the two-year test set (unseen data; May 2024–April 2026), the model retained NSE ≥ 0.9351 and RMSE ≤ 0.1549 m 3 /s up to the 24 h lead time and, unlike the standalone model, preserved accuracy for high-flow events. Under Oahu's separate sewer system and stable subtropical climate, WI is dominated by the anthropogenic diurnal cycle, enabling accurate forecasts from a parsimonious input set. These findings can support forecast-based plant operation, from real-time pump and aeration control to day-ahead planning.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- An integrated data decomposition and feature selection–based hybrid machine learning framework for enhanced hourly wastewater inflow forecasting at a wastewater treatment plant in Oahu, Hawaii
- Date Crossref
- 01/10/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Hannam University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Hawaiʻi at Mānoa pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of South Africa Afrique du Sud (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Hongik University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Korea University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Engineering Department of Civil and Environmental Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Hawaii at Manoa Department of Civil pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Graduate Studies UNESCO-UNISA Africa Chair in Nanoscience and Nanotechnology Pretoria, Afrique du Sud (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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School of Civil pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Department of Environmental Services pays non établi dans la noticeInstitution
Hannam University, University of Hawaiʻi at Mānoa et University of South Africa (Afrique du Sud), avec 7 autres affiliations. Pays d’affiliation : Afrique du Sud.
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