支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法

【摘要】：为了实时测量序批式活性污泥法(SBR)污水处理系统中的化学需氧量(COD),提出了一种支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法。针对COD软测量建模中有限种类辅助变量造成的矛盾数据问题和神经网络学习的局部最小问题,该方法通过引入支持向量机对COD值进行预估计,再根据COD的变化规律使用两种神经网络模型分别估计污水COD值。实验表明:本文方法的软测量结果优于单一神经网络的软测量结果。 【作者单位】： 复旦大学电子工程系;复旦大学环境科学与工程系;
【关键词】： 软测量 数据融合 实验及仿真 序批式活性污泥法(SBR) COD 支持向量机 神经网络
【基金】：上海市科委科技攻关项目资助(07dz15013)
【分类号】：X832
【正文快照】： 随着污水处理工艺技术发展的日趋成熟,污水处理研究的重点已经转移到提高污水处理工艺过程的自动控制水平,改善出水水质,加强运行监控等方面。这些研究都是建立在污水处理过程和出水水质参数的实时、准确和快速测量基础上。这些参数主要有:BOD5(五日生化需氧量)、COD(化学需

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