PSO-LIBSVM在污水水质建模中的应用

来源 :湖南工业大学学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：wx666xw

【摘要】

：

针对间歇式活性污泥法(SBR)复杂非线性等问题,常规神经网络建立的出水水质模型性能精度不高。采用支持向量机建立生化需氧量(BOD)软测量模型,并通过粒子群算法弥补支持向量机模型参数的不足。仿真结果表明,相对于BP神经网络、标准SVM模型,PSO-LIBSVM模型的误差小、精度高,降低了模型的复杂度并提高了其泛化能力,能达到较好的预测效果

【作者】

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刘帮秦斌王欣朱万力

【机构】

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湖南工业大学电气与信息工程学院

【出处】

：

湖南工业大学学报

【发表日期】

：

2015年02期

【关键词】

：

LIBSVM 生化需氧量支持向量机粒子群算法 LIBSVM biochemical oxygen demand support vector mac

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61074067,21106036）, 湖南省科技计划基金重点资助项目（2014FJ2018）, 湖南省自然科学基金资助项目（13JJ3110）

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