【摘 要】
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在实际生产过程中,氧化槽温度是影响细菌活性的关键因素.由于受外部环境及高寒地区昼夜温差大和极端天气频繁的影响,导致氧化槽温度不断变化.为了保证氧化槽内温度稳定,本文
【基金项目】
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国家自然科学基金（61463047）
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在实际生产过程中,氧化槽温度是影响细菌活性的关键因素.由于受外部环境及高寒地区昼夜温差大和极端天气频繁的影响,导致氧化槽温度不断变化.为了保证氧化槽内温度稳定,本文提出一种以在线最小二乘支持向量回归机（OLS-SVR）为模型的非线性预测控制方法,采用基于种群交流选择机制的自适应混沌粒子群算法滚动优化非线性模型预测控制的目标函数,求得最优控制量.通过仿真比较分析可知,在不同外界温度下,所提算法能够有效地对氧化槽温度进行预测和控制,为生物氧化预处理过程提供新的方法.
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