【摘 要】
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溶解氧浓度是污水处理过程中的一个重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保污水得到有效处理的关键。针对溶解氧浓度无法在线精确测量的问题,本文提出基于粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的溶解氧浓度软测量模型。为了提高溶解氧的预测精度和效率,采用粒子群算法对支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间的非线性软测量模型,利用该模型对国际基准仿真
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050
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溶解氧浓度是污水处理过程中的一个重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保污水得到有效处理的关键。针对溶解氧浓度无法在线精确测量的问题,本文提出基于粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的溶解氧浓度软测量模型。为了提高溶解氧的预测精度和效率,采用粒子群算法对支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间的非线性软测量模型,利用该模型对国际基准仿真模型BSM1 的溶解氧浓度进行预测。仿真结果表明,该模型能得到较好的预测效果,与SVR、RBF 神经网络相比,PSO-SVR 模型不仅计算复杂度低,而且收敛速度快、预测精度高、泛化能力强。
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