【摘 要】
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针对工业污水处理过程的复杂性和明显的非线性特征,关键的水质指标生化需氧量往往无法实时在线监测,提出了组合协方差的高斯过程回归(combined covariance Gaussian process regression,CGPR)建模方法来建立生化需氧量预测模型,捕捉污水数据中主导变量与辅助变量的线性和非线性关系.考虑污水处理过程中各个辅助变量之间的非线性和相关性,在模型建立之前采用随机森林(random forest,RF)算法给出辅助变量重要性评分,重要性评分高的变量作为CGPR模型的输入来提高模型
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
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针对工业污水处理过程的复杂性和明显的非线性特征,关键的水质指标生化需氧量往往无法实时在线监测,提出了组合协方差的高斯过程回归(combined covariance Gaussian process regression,CGPR)建模方法来建立生化需氧量预测模型,捕捉污水数据中主导变量与辅助变量的线性和非线性关系.考虑污水处理过程中各个辅助变量之间的非线性和相关性,在模型建立之前采用随机森林(random forest,RF)算法给出辅助变量重要性评分,重要性评分高的变量作为CGPR模型的输入来提高模型的预测精度.最后,利用污水处理过程数据进行仿真研究.仿真结果表明,所提的RF-CGPR方法能够达到较好的预测效果,其中结合了线性协方差和Matern协方差的模型具有较高的预测精度.
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