自动化与仪器仪表
自動化與儀器儀錶
자동화여의기의표
AUTOMATION & INSTRUMENTATION
2009年
6期
6-9
,共4页
软测量%支持向量机%污水处理%遗传算法%粒子群算法
軟測量%支持嚮量機%汙水處理%遺傳算法%粒子群算法
연측량%지지향량궤%오수처리%유전산법%입자군산법
针对污水处理过程中生化需氧量BOD难以实时在线测量的问题,建立了用于预估BOD的支持向量机(SVM)的软测量模型.考虑到该支持向量机模型的测量精度取决于其两个参数C、σ能否获得最优值,采用遗传算法和粒子群优化算法,实现对这两个参数的寻优.仿真结果表明:该软测量模型的测量精度较高,可用于污水处理厂对BOD进行在线测量.
針對汙水處理過程中生化需氧量BOD難以實時在線測量的問題,建立瞭用于預估BOD的支持嚮量機(SVM)的軟測量模型.攷慮到該支持嚮量機模型的測量精度取決于其兩箇參數C、σ能否穫得最優值,採用遺傳算法和粒子群優化算法,實現對這兩箇參數的尋優.倣真結果錶明:該軟測量模型的測量精度較高,可用于汙水處理廠對BOD進行在線測量.
침대오수처리과정중생화수양량BOD난이실시재선측량적문제,건립료용우예고BOD적지지향량궤(SVM)적연측량모형.고필도해지지향량궤모형적측량정도취결우기량개삼수C、σ능부획득최우치,채용유전산법화입자군우화산법,실현대저량개삼수적심우.방진결과표명:해연측량모형적측량정도교고,가용우오수처리엄대BOD진행재선측량.
