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基于支持向量机的污水处理软测量算法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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针对非线性、大滞后被控对象,提出了模糊控制与Smith预估控制器相结合的智能控制方法。结果表明,此控制器比常规控制器能有效地提高系统稳态精度,具有较强的鲁棒性,并且超调量小,相应速度快。 相似文献
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