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基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模
被引量：
28
1
作者
赵超
戴坤成
+1 位作者
王贵评
张登峰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1792-1800,共9页
针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适...
针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。
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关键词
最小二乘支持向量机
污水
处理过程
污水出水水质
混沌粒子群
模拟退火
软测量建模
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职称材料
题名
基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模
被引量：
28
1
作者
赵超
戴坤成
王贵评
张登峰
机构
福州大学石油化工学院
南京理工大学机械工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1792-1800,共9页
基金
国家自然科学基金(61374133)
高等学校博士学科点专项科研基金(20133514120004)项目资助
文摘
针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。
关键词
最小二乘支持向量机
污水
处理过程
污水出水水质
混沌粒子群
模拟退火
软测量建模
Keywords
least squares support vector machine
wastewater treatment process
sewage disposing effluent quality
chaos particle swarm optimization （CPSO）
simulated annealing （ SA ）
soft sensor modelling
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH86 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模
赵超
戴坤成
王贵评
张登峰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
28
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