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基于集成深度学习的造纸废水出水指标预测模型研究
1
作者
王金咏
王新元
+6 位作者
魏文光
张凤山
黄鹏
周景蓬
万兵
牛国强
刘鸿斌
《中国造纸学报》
北大核心
2025年第2期173-182,共10页
为克服单一模型的局限性、提高模型鲁棒性,针对小型造纸厂单一工段的废水处理数据集,首先利用核主成分分析(KPCA)降维技术,有效提取数据关键特征,再采用装袋集成(Bagging)算法集成多个可有效建模废水时间序列特征的长短期记忆网络(LSTM...
为克服单一模型的局限性、提高模型鲁棒性,针对小型造纸厂单一工段的废水处理数据集,首先利用核主成分分析(KPCA)降维技术,有效提取数据关键特征,再采用装袋集成(Bagging)算法集成多个可有效建模废水时间序列特征的长短期记忆网络(LSTM)学习器,建立KPCA-Bagging-LSTM造纸废水出水指标预测模型。结果表明,KPCA-Bagging-LSTM模型的决定系数(R2)达0.76,显著优于其他方法;均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为3.55 mg/L和4.01%,表明该模型具有更低的预测误差和更高的精度。本研究通过特征降维和集成学习提升了KPCA-Bagging-LSTM模型的性能,为造纸废水COD等出水指标预测提供了有效的解决方案。
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关键词
造纸废水过程处理
数据降维
长短期记忆网络
集成学习
软测量模型
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职称材料
造纸废水处理过程微小故障检测方法研究
被引量：
6
2
作者
王龄松
马璞璠
+3 位作者
叶凤英
熊智新
赵小燕
刘鸿斌
《中国造纸》
CAS
北大核心
2017年第8期20-25,共6页
微小故障的检测是过程监测领域的一个重要研究方向。传统的多元统计过程监测方法无法对过程微小故障进行有效监控。本课题将多元累积和控制(CUSUM)方法及多元指数加权移动平均(EWMA)方法分别与主成分分析(PCA)相结合用于造纸废水处理过...
微小故障的检测是过程监测领域的一个重要研究方向。传统的多元统计过程监测方法无法对过程微小故障进行有效监控。本课题将多元累积和控制(CUSUM)方法及多元指数加权移动平均(EWMA)方法分别与主成分分析(PCA)相结合用于造纸废水处理过程中微小故障的过程监测。研究结果证实了多元累积和控制方法和多元指数加权移动平均方法的有效性。
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关键词
造纸
废水
处理
过程
主成分分析
累积和控制
指数加权移动平均
故障检测
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职称材料
基于独立元分析的制浆造纸废水处理过程故障检测
被引量：
10
3
作者
杨冲
宋留
刘鸿斌
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期66-72,共7页
为及时、准确地做出故障诊断,本课题采用独立元分析(ICA)和主成分分析(PCA)两种常用的多元统计分析方法对制浆造纸废水处理过程中的传感器故障进行检测并对诊断效果进行对比。结果表明,对于制浆造纸废水数据中偏移和漂移两种故障,ICA模...
为及时、准确地做出故障诊断,本课题采用独立元分析(ICA)和主成分分析(PCA)两种常用的多元统计分析方法对制浆造纸废水处理过程中的传感器故障进行检测并对诊断效果进行对比。结果表明,对于制浆造纸废水数据中偏移和漂移两种故障,ICA模型的故障检测率分别为24%与54%,PCA模型的故障检测率分别为14%和42%,ICA模型的两种故障检测率均高于PCA模型,但是两种模型均无法达到满意的检测效果;对于完全失效故障,ICA和PCA模型的故障检测率均达到100%。
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关键词
制浆
造纸
废水
处理
过程
故障检测
主成分分析
独立元分析
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职称材料
题名
基于集成深度学习的造纸废水出水指标预测模型研究
1
作者
王金咏
王新元
魏文光
张凤山
黄鹏
周景蓬
万兵
牛国强
刘鸿斌
机构
南京林业大学
山东华泰纸业股份有限公司
山东黄三角生物技术产业研究院有限公司
华南师范大学
出处
《中国造纸学报》
北大核心
2025年第2期173-182,共10页
基金
山东省自然科学基金(ZR2021MF135)
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA530003)。
文摘
为克服单一模型的局限性、提高模型鲁棒性,针对小型造纸厂单一工段的废水处理数据集,首先利用核主成分分析(KPCA)降维技术,有效提取数据关键特征,再采用装袋集成(Bagging)算法集成多个可有效建模废水时间序列特征的长短期记忆网络(LSTM)学习器,建立KPCA-Bagging-LSTM造纸废水出水指标预测模型。结果表明,KPCA-Bagging-LSTM模型的决定系数(R2)达0.76,显著优于其他方法;均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为3.55 mg/L和4.01%,表明该模型具有更低的预测误差和更高的精度。本研究通过特征降维和集成学习提升了KPCA-Bagging-LSTM模型的性能,为造纸废水COD等出水指标预测提供了有效的解决方案。
关键词
造纸废水过程处理
数据降维
长短期记忆网络
集成学习
软测量模型
Keywords
papermaking wastewater treatment process
data dimensionality reduction
long short-term memory network
ensemble learning
soft sensor mode
分类号
TS736.4 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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职称材料
题名
造纸废水处理过程微小故障检测方法研究
被引量：
6
2
作者
王龄松
马璞璠
叶凤英
熊智新
赵小燕
刘鸿斌
机构
南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室
华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室
出处
《中国造纸》
CAS
北大核心
2017年第8期20-25,共6页
基金
制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目(201610)
南京林业大学高层次人才科研启动基金(163105996)
江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(201530)
文摘
微小故障的检测是过程监测领域的一个重要研究方向。传统的多元统计过程监测方法无法对过程微小故障进行有效监控。本课题将多元累积和控制(CUSUM)方法及多元指数加权移动平均(EWMA)方法分别与主成分分析(PCA)相结合用于造纸废水处理过程中微小故障的过程监测。研究结果证实了多元累积和控制方法和多元指数加权移动平均方法的有效性。
关键词
造纸
废水
处理
过程
主成分分析
累积和控制
指数加权移动平均
故障检测
Keywords
papermaking wastewater treatment process
principal component analysis
cumulative sum （CUSUM）
exponent weighted mov-ing average （EWMA）
fault detection
分类号
X793 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于独立元分析的制浆造纸废水处理过程故障检测
被引量：
10
3
作者
杨冲
宋留
刘鸿斌
机构
南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心
华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室
出处
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期66-72,共7页
基金
制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目(201813,201610)
南京林业大学高层次人才科研启动基金(163105996)
文摘
为及时、准确地做出故障诊断,本课题采用独立元分析(ICA)和主成分分析(PCA)两种常用的多元统计分析方法对制浆造纸废水处理过程中的传感器故障进行检测并对诊断效果进行对比。结果表明,对于制浆造纸废水数据中偏移和漂移两种故障,ICA模型的故障检测率分别为24%与54%,PCA模型的故障检测率分别为14%和42%,ICA模型的两种故障检测率均高于PCA模型,但是两种模型均无法达到满意的检测效果;对于完全失效故障,ICA和PCA模型的故障检测率均达到100%。
关键词
制浆
造纸
废水
处理
过程
故障检测
主成分分析
独立元分析
Keywords
papermaking wastewater treatment process
fault detection
principal component analysis
independent component analysis
分类号
X793 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成深度学习的造纸废水出水指标预测模型研究
王金咏
王新元
魏文光
张凤山
黄鹏
周景蓬
万兵
牛国强
刘鸿斌
《中国造纸学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
造纸废水处理过程微小故障检测方法研究
王龄松
马璞璠
叶凤英
熊智新
赵小燕
刘鸿斌
《中国造纸》
CAS
北大核心
2017
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于独立元分析的制浆造纸废水处理过程故障检测
杨冲
宋留
刘鸿斌
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
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