多核SVR在污水处理出水指标建模中的应用研究

【摘要】：污水处理厂为保护水资源和防治水污染做出了重大贡献,但由于污水处理系统是一个高度非线性、强耦合、多变量和大滞后的复杂系统,其机理研究还不够成熟,关键指标参数不能实现实时测量,且污水处理的效果依赖于污水出水水质的好坏。因此建立一个高效、合理的污水出水指标模型,将预测结果作为指导污水厂运行的依据,动态调整污水处理过程中各工序运行状态,具有一定的现实意义和应用价值。本文以活性污泥法污水的出水水质为研究对象,对于污水处理过程水质参数数据分布较复杂,采用单一核函数支持向量回归机模型建模精度不理想的问题,在前人研究成果的基础上,把多核和智能算法相结合,建立了出水水质参数的多核支持向量回归机(MK-SVR)模型,研究内容有以下几方面:首先了解污水处理工艺流程及方法,对影响污水处理过程的水质参数及相关排放标准进行了分析,利用主成分分析(PCA)法对污水处理过程的影响因素进行降维处理,提取新主元作为支持向量回归机的输入,建立了出水COD、BOD、SS和TN的MK-SVR模型。其次,由于模型自身参数问题的影响,在分析智能算法中粒子群算法(PSO)具有编程方便结构简单易于实现、搜索速度快、收敛能力强等特点,提出了利用PSO算法对MK-SVR模型进行参数寻优,并针对基本PSO算法的不足对其进行了改进。最后为所提出的模型更具说服力,对几种不同模型——SVR单核模型、SVR多核模型、基于PCA分析的SVR多核模型与单核模型、基于PCA分析的PSO+MK-SVR模型及基于PCA分析的改进PSO+MK-SVR模型的预测效果进行了对比,从平均相对误差、均方误差及相关系数等几个性能指标进行了分析,结果表明,基于PCA分析的改进PSO+MK-SVR模型预估效果最好,泛化性能最强,为污水厂的实时高效运行提供强劲的理论支撑。 【关键词】：污水处理 支持向量回归机 多核 主成分分析 改进粒子群算法
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X703;TP181
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 论文背景及研究意义9-11
• 1.2 污水处理软测量建模国内外研究现状11-13
• 1.3 主要研究内容和组织结构13-15
• 1.4 本章小结15-16
• 第二章 基础理论16-34
• 2.1 支持向量机理论16-25
• 2.1.1 机器学习16-17
• 2.1.2 统计学习理论17-20
• 2.1.3 支持向量回归机20-25
• 2.1.4 支持向量回归机模型求解流程25
• 2.2 活性污泥法污水处理25-33
• 2.2.1 污水处理的基本方法25-26
• 2.2.2 基本水质指标及排放指标26-28
• 2.2.3 SBR法工艺介绍28-29
• 2.2.4 SBR生化处理过程29-30
• 2.2.5 SBR法处理过程影响因素30-31
• 2.2.6 数据分析与处理31-33
• 2.3 本章小结33-34
• 第三章 基于MK-SVR模型的出水指标建模34-53
• 3.1 多核学习概况34
• 3.2 多核函数构造原理34-35
• 3.3 MK-SVR模型35-37
• 3.4 MK-SVR模型特性研究37-39
• 3.5 MK-SVR模型测试39-42
• 3.6 MK-SVR在出水指标建模中的应用42-52
• 3.6.1 MK-SVR建模流程42-43
• 3.6.2 基于PCA分析的MK-SVR出水水质预测建模43-52
• 3.7 本章小结52-53
• 第四章 基于动量粒子群算法的MK-SVR出水指标建模53-67
• 4.1 模型参数选择分析53-54
• 4.2 基本PSO算法54-56
• 4.2.1 基本PSO算法流程55
• 4.2.2 基本PSO的不足55-56
• 4.3 动量粒子群算法56-59
• 4.3.1 MPSO与基本PSO的比较56-59
• 4.4 基于MPSO算法的MK-SVR模型参数选择59-61
• 4.4.1 算法流程60-61
• 4.5 MPSO算法的MK-SVR出水指标仿真61-66
• 4.6 本章小结66-67
• 第五章 总结与展望67-69
• 5.1 全文总结67-68
• 5.2 展望68-69
• 参考文献69-73
• 攻读学位期间主要研究成果73-74
• 致谢74

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