基于支持向量机的污水处理软测量算法的研究

【摘要】：针对污水处理过程中生化需氧量BOD难以实时在线测量的问题,建立了用于预估BOD的支持向量机(SVM)的软测量模型。考虑到该支持向量机模型的测量精度取决于其两个参数C、能否获得最优值,采用遗传算法和粒子群优化算法,实现对这两个参数的寻优。仿真结果表明:该软测量模型的测量精度较高,可用于污水处理厂对BOD进行在线测量。 【作者单位】： 安徽工业大学电气信息学院;
【关键词】： 软测量 支持向量机 污水处理 遗传算法 粒子群算法
【分类号】：TP274
【正文快照】： 0引言随着现代工业的飞速发展,环境保护和污水处理越来越引起人们的重视。水污染成为制约21世纪人类社会发展的重大问题。由于污水处理过程的非线性、时变性及环境的复杂性,某些参数要实现传感器在线测量是非常困难的[1]。传感器寿命短、测量滞后、环境污染使测量准确性不高,

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