基于改进JIT算法的软测量建模及其在污水处理中的应用

【摘要】：为解决污水生化处理过程中的水质参数BOD5(5天生化需氧量)难以在线监测的难题,在充分考虑污水处理过程非线性和多变量耦合的基础上,结合Jolliffe参数和数据选择算法提出了鲁棒最近相关性算法,并将其与RPLS(迭代偏最小二乘)和线性偏差补偿等算法相结合,对JIT(Just-in-Time)在线学习算法进行了改进,最后将改进的JIT算法用于建立BOD5软测量模型.对现场数据的仿真结果表明,与传统JIT算法和RPLS法相比,文中方法提高了软测量的在线预测精度、自适应性和鲁棒性. 【作者单位】： 华南理工大学自动化科学与工程学院;
【关键词】： 软测量 JIT算法 生化需氧量 污水处理 迭代偏最小二乘
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60704012) 华南理工大学中央高校基本科研业务费资助项目(2009ZM0161)
【分类号】：TP274
【正文快照】： 污水处理是一个复杂的生化处理过程,而5天生化需氧量(BOD5)是个重要的出水指标,也是重要的检测变量.目前BOD5的实时在线检测比较困难,市场上现有的BOD5实时在线测量仪表造价很高,实用性和通用性差.因此,实现BOD5的实时在线测量十分有意义.软测量的引入为BOD5实时在线测量提供

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