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基于集成相關(guān)向量機的水質(zhì)在線(xiàn)預測模型
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

華南理工大學(xué)機械與汽車(chē)工程學(xué)院,廣州中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所分所,華南理工大學(xué)機械與汽車(chē)工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

廣東省科技項目(2016A020221002)。


Online prediction model of water quality based on ensemble RVM
Author:
Affiliation:

School of Mechanical Automotive Engineering,South China University of Technology,,School of Mechanical Automotive Engineering,South China University of Technology

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    摘要:

    針對污水處理過(guò)程存在著(zhù)強非線(xiàn)性和非穩態(tài)運行等特征,傳統傳感器維護成本高昂且無(wú)法快速準確地測量生化需氧量(BOD)等水質(zhì)指標的問(wèn)題,提出一種基于集成相關(guān)向量機的水質(zhì)在線(xiàn)預測模型。該模型首先采用相關(guān)向量機(RVM)為弱預測器,利用改進(jìn)的AdaBoost.RT算法將多個(gè)弱預測器集成為強預測器,實(shí)現了污水處理過(guò)程中水質(zhì)的在線(xiàn)預測。仿真實(shí)驗結果表明,該水質(zhì)在線(xiàn)預測模型預測精度高,綜合性能突出,克服了單一預測器隨著(zhù)異常點(diǎn)增多,模型泛化能力下降和魯棒性不足的問(wèn)題,能較好地實(shí)現了污水處理過(guò)程中的水質(zhì)在線(xiàn)預測。

    Abstract:

    Wastewater treatment exists strong nonlinearity, unsteady operation and other characteristics, traditional hardware transducer are with huge maintenance problems and make it extremely difficult to obtain water-quality index quickly and accurately, such as BOD. Concerning the concert problems, an online prediction model of water quality based on ensemble RVM is proposed. Firstly, set RVM as weak predictor and then use improved AdaBoost.RT to embody several weak predictor into strong predictor. The simulation experiments demonstrated that this online prediction model has higher precision, better generalization ability, and overcomes the less effectiveness and robust problem of single predictor induced by increasing abnormal points. Therefore, the proposed model can meet the requirements of online prediction of water quality of wastewater treatment process.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

譚承誠,于廣平,邱志成.基于集成相關(guān)向量機的水質(zhì)在線(xiàn)預測模型計算機測量與控制[J].,2018,26(3):224-227.

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歷史
  • 收稿日期:2017-10-21
  • 最后修改日期:2017-10-21
  • 錄用日期:2017-11-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-03-29
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