【摘 要】
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针对污水中BOD5参数不易直接测得的特点,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化参数的支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)水质预测模型.采用机器学习的
【机 构】
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北方工业大学 电气与控制工程学院,北京100144;中国科学院生态环境研究中心,北京100085;北方工业大学 电气与控制工程学院,北京,100144;中国通用机械工程有限公司,北京,100050
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针对污水中BOD5参数不易直接测得的特点,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化参数的支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)水质预测模型.采用机器学习的方法,通过建立污水中COD等参数与BOD5的数学关系模型的方式对BOD5进行测定.使用遗传算法对SVR中的关键参数进行寻优,解决了传统SVR预测模型参数选择的问题.以北京市污水处理厂进水污水作为研究对象进行实验,结果表明,与BP神经网络与SVR相比,使用GA-SVR方法进行预测的结果更优,其平均误差与均方根误差分别降至0.009443与16.88 mg/L.
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