基于AWLS-SVM的污水處理過程軟測量建模

【摘要】：針對污水處理過程建模中樣本數(shù)據(jù)可能存在的測量誤差對模型性能的影響,提出一種自適應(yīng)加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)(AWLS-SVM)回歸的軟測量建模方法。該方法基于最小二乘支持向量機(jī)模型,根據(jù)樣本擬合誤差,并結(jié)合改進(jìn)的指數(shù)分布賦權(quán)規(guī)則,自適應(yīng)地為每個(gè)建模樣本分配不同的權(quán)值,以降低隨機(jī)誤差對模型性能的影響;同時(shí)采用一種全局優(yōu)化算法——混沌粒子群模擬退火(CPSO-SA)算法對最小二乘支持向量機(jī)的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,以提高模型的泛化能力。仿真實(shí)驗(yàn)表明,AWLS-SVM模型的預(yù)測精度及魯棒性能優(yōu)于LS-SVM和WLS-SVM。最后,應(yīng)用AWLS-SVM方法建立污水處理過程出水水質(zhì)關(guān)鍵參數(shù)的軟測量模型,獲得了較好的效果。 【作者單位】： 福州大學(xué)石油化工學(xué)院;南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 最小二乘支持向量機(jī) 污水處理過程 污水出水水質(zhì) 混沌粒子群 模擬退火 軟測量建模
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61374133) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20133514120004)項(xiàng)目資助
【分類號】：X703;X832
【正文快照】： 1引言隨著我國水環(huán)境問題的日益突出,污水處理作為保護(hù)環(huán)境的重要措施,受到全社會(huì)越來越多的關(guān)注。由于污水生物處理過程機(jī)理復(fù)雜,具有高度的非線性、時(shí)變性和不確定性等特性,難以獲得其精確的數(shù)學(xué)模型,特別是與出水水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)無法實(shí)現(xiàn)在線檢測,直接影響污水處理

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