【摘 要】
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本文对城市污水处理厂的日常水质监测数据进行分析,建立了基于极限学习机(Extreme Leing Machine,ELM)算法的故障分类模型.同时为了提高污水处理厂故障分类的准确性与稳定性,
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院,沈阳,110142;
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本文对城市污水处理厂的日常水质监测数据进行分析,建立了基于极限学习机(Extreme Leing Machine,ELM)算法的故障分类模型.同时为了提高污水处理厂故障分类的准确性与稳定性,在ELM算法基础上加之优化,利用椭球定界算法再次对数据进行建模分析.通过实验结果的比较,验证了所提出方法的有效性.
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