基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模

【摘要】：针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。 【作者单位】： 福州大学石油化工学院;南京理工大学机械工程学院;
【关键词】： 最小二乘支持向量机 污水处理过程 污水出水水质 混沌粒子群 模拟退火 软测量建模
【基金】：国家自然科学基金(61374133) 高等学校博士学科点专项科研基金(20133514120004)项目资助
【分类号】：X703;X832
【正文快照】： 1引言随着我国水环境问题的日益突出,污水处理作为保护环境的重要措施,受到全社会越来越多的关注。由于污水生物处理过程机理复杂,具有高度的非线性、时变性和不确定性等特性,难以获得其精确的数学模型,特别是与出水水质指标相关的关键参数无法实现在线检测,直接影响污水处理

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