【摘 要】
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针对污水处理过程中出水氨氮(NH_4-N)和总磷(TP)浓度两个重要指标难以在线测量的问题,提出了一种基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的软测量方法。首先,针对数据预处理,采取K-邻近(K-Nearest-Neighbor,KNN)方法进行缺失值填充;其次,使用XGBoost算法进行软测量建模;最后,使用网格搜索方法调整XGBoost的参数。
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“非理想数据条件下软测量关键技术研究与应用”(编号:61773182)资助。
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针对污水处理过程中出水氨氮(NH_4-N)和总磷(TP)浓度两个重要指标难以在线测量的问题,提出了一种基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的软测量方法。首先,针对数据预处理,采取K-邻近(K-Nearest-Neighbor,KNN)方法进行缺失值填充;其次,使用XGBoost算法进行软测量建模;最后,使用网格搜索方法调整XGBoost的参数。仿真结果表明,该软测量方法可以用于实时预测出水NH_4-N和TP的浓度,并有较好的预测精度。
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