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针对污水处理中某些生物参数难以在线测量的情况,本文提出了一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机软测量建模方法:。首先,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而设计出多尺度小波最小二乘支持向量回归机(MW-LSSVR)。然后利用该支持向量机和出水水质参数特性建立混合软测量模型,实现对出水BOD浓度、COD浓度在线预测。通过在实际污水处理过程的应用,结果:表明本建模方法:具有较高的预测精度和较快的模型学习速度,能对BOD的做出准确的预测,一定程度上可以替代某些昂贵的在线测量仪表,给污水处理厂工作人员提供了控制操作依据,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归模型的复杂性和推广能力的好坏很大程度上取决于其3个参数(ε,C,γ)能否取到最优值,采用粒子群算法实现对参数(ε,C,γ)的同时寻优。在此基础上,以L-天冬酰胺酶Ⅱ为对象,建立其基于PSO-SVR的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明:该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对L-天冬酰胺酶Ⅱ产物浓度的实时在线预估。 相似文献
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基于支持向量机的质量控制软测量建模 总被引:1,自引:0,他引:1
在具体研究支持向量机理论的基础上,提出了一种基于支持向量机的软测量控制方法。针对工业过程变量无法在线测量和大滞后的问题,建立了相应的支持向量机回归模型,将此方法用于合成反应器的质量控制中,实现了输出值的在线预估,并分析了参数调整和核函数的选择对建模的影响,得到了泛化良好的模型仿真结果。 相似文献
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排烟含氧量是评价燃烧过程好坏和锅炉优化运行的重要指标,也是调节最佳风煤比的主要依据。针对工业锅炉氧量计使用受限的问题,提出一种混合的软测量方法:。为了提高烟气含氧量的软测量预测精度,本文分析与烟气含氧量有关的锅炉运行变量,从中确定8个,并采用核主成分析法进行参数处理,整合冗余,降低维数。经处理后得到的6个主成分,其累计贡献率达95.522%,以此作为最小二乘支持向量机软测量模型的输入。在此基础上,通过划分网格来改进交叉实验法,进而优化最小二乘支持向量机的2个参数。经优化得到的误差参数γ和径向基核函数参数σ~2分别为90.3和239.6,模型具有较高的训练精度。最后对某循环流化床锅炉进行建模仿真,利用采集的数据,分别建立最小二乘支持向量机、核主成分分析的最小二乘支持向量机和BP神经网络3种模型。应用3种模型对烟气含氧量进行预测,并采用3个模型性能指标进行对比分析。结果:表明,基于核主成分分析的最小二乘支持向量机的工业锅炉烟气含氧量模型,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,预测精度更高。该模型有助于实现工业锅炉烟气含氧量在线软测量。 相似文献
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针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了"稀疏性",最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA- LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。 相似文献
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以某污水处理厂为背景,针对污水处理系统受环境影响大、运行环境恶劣等特点,设计了一套基于InTouch-v9.5、PLC的污水处理控制系统,实现整个污水处理控制系统的信息化和自动化。针对BOD浓度、COD浓度难于在线测量、测量成本高昂的缺点,提出利用支持向量回归机与参数特性混合建模,实现对BOD浓度与COD浓度的在线软测量,有效解决上述问题。该设计已经应用到实际生产中,运行效果良好。 相似文献
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污水处理系统是一个包含海量信息的非线性复杂系统。针对污水处理出水水质BOD(生物化学需氧量)、COD(化学需氧量)、TN(总含氮量)等难以在线实时检测等问题,建立了基于在线MIMO-LSSVM(多输入多输出最小二乘支持向量机)和PSO(微粒子群算法)的污水处理软测量模型。仿真结果表明,建立的软测量模型精度高、速度快,能很好地实现污水处理出水指标COD、BOD、TN等参数的实时测量和估计,为污水处理的实时在线控制创造必要的前提条件。 相似文献
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《自动化仪表》2017,(7)
在生产过程中,在线分析仪表通常被用于对被测介质的组成或物性参数进行自动连续测量,但很多参数无法通过在线分析仪表直接测量获得。在工业现场,通常采用软测量技术来弥补在线分析仪表的不足。软测量技术也称软仪表技术,是基于推断控制理论的一门新兴工业技术。其利用易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量之间的数学关系,通过各种计算和估计方法,实现对待测过程变量的测量。为了提高软测量模型的性能,提出一种基于支持向量机的软测量建模方法。该模型结构分为两层:一层用于分析工业数据在时间序列上的相互关系,解决时间序列的相关性问题;一层用于软测量建模和分析,解决非线性回归模型的鲁棒性。仿真结果表明,该软测量建模方法在进行在线预测时具有很好的性能,为软测量技术在工业现场的应用提供了一种方法。 相似文献
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针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了“稀疏性”,最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA—LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。 相似文献
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Carrousel氧化沟广泛应用于城市污水处理,但污水处理的效果受到水质和环境因素影响很大,难以建立精确的预测模型.现有的机器学习方法普遍预测效果较差,为了准确预报污水处理的效果,本文采用多核小波支持向量机进行建模,实验表明该方法提高了预报的精确度,适合用于氧化沟系统的实时在线预测. 相似文献
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神经网络在工业污水处理建模中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究工业污水指标在线准确检测问题,工业污水处理是一种复杂的动态生物反应工程系统,具有多变量、非线性等特点,难以建立精确的数学模型,且在线实时检测仪表价格昂贵。从应用工程角度出发,提出将遗传神经网络方法应用于污水指标实时检测,建立污水指标软测量模型。利用一些可测指标与水质指标间的关联关系,通过神经网络进行拟合,并采用遗传算法优化神经网络参数。仿真结果表明,建立的神经网络污水估计模型,可以对污水指标进行实时检测和估计,并为污水在线实时检测提供了新的思路。 相似文献
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针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向量机参数的选择对检测精度的影响,选取了合适的参数(c,σ)。结果表明,把这种遗传支持向量机模型用于入侵检测提高了检测精度。 相似文献
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基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法 总被引:4,自引:1,他引:4
针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题.提出基于PCA-GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值。并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。 相似文献
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在支持向量机( SVM)预测问题中,为了减小错误参数选取对预测结果的影响,提出了1种基于双重预测模型的非线性时间序列预测算法.该算法在充分考虑支持向量机参数对推广能力影响的基础上,分别利用自回归预测模型(AR)、自回归滑动平均模型( ARMA)、线性回归和决策树模型对SVM参数进行预测,将预测参数运用到SVM预测模型中... 相似文献
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飞机结冰会影响飞机飞行的各项性能指标,严重威胁飞行安全,但是飞机的结冰信息难以全面获取,因此提出一种基于特征和支持向量机的飞机结冰严重状态分类的算法。获取多个结冰传感器的信息构成测量向量并提取其特征,采用主要飞行参数构造飞机结冰严重状态特征空间,并建立多个支持向量机进行飞机结冰状况分类。该方法建立测量向量与飞机结冰严重状态之间的联系,能对飞机空中结冰严重程度作出较好的识别。 相似文献
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为实现海量网络数据的入侵检测,将支持向量机应用于入侵检测中。在入侵检测实验中,通过数据筛选策略,减少建立检测模型所需要的样本数,根据每个特征属性的重要性赋予不同权重,设计有特征加权的支持向量机算法。实验结果表明,该算法能缩短检测模型的建立时间,提高检测精度,降低漏报率。 相似文献
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最小二乘孪生支持向量机通过求解两个线性规划问题来代替求解复杂的二次规划问题,具有计算简单和训练速度快的优势。然而,最小二乘孪生支持向量机得到的超平面易受异常点影响且解缺乏稀疏性。针对这一问题,基于截断最小二乘损失提出了一种鲁棒最小二乘孪生支持向量机模型,并从理论上验证了模型对异常点具有鲁棒性。为使模型可处理大规模数据,基于表示定理和不完全Cholesky分解得到了新模型的稀疏解,并提出了适合处理带异常点的大规模数据的稀疏鲁棒最小二乘孪生支持向量机算法。数值实验表明,新算法比已有算法分类准确率、稀疏性、收敛速度分别提高了1.97%~37.7%、26~199倍和6.6~2 027.4倍。 相似文献