| 基于改进型SVM的城市污水处理过程异常数据清洗方法 |
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| 引用本文： | 韩红桂,鲁树武,伍小龙,乔俊飞. 基于改进型SVM的城市污水处理过程异常数据清洗方法[J]. 北京工业大学学报, 2021, 47(9): 1011-1020. DOI: 10.11936/bjutxb2019100014 |
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| 作者姓名： | 韩红桂 鲁树武 伍小龙 乔俊飞 |
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| 作者单位： | 北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对城市污水处理过程数据存在噪声和缺失的问题,提出一种基于改进型支持向量机(improved support vector machine, ISVM)的异常数据清洗方法.首先,设计一种基于密度估计的噪声数据检测方法,实现对污水噪声数据甄别与剔除.其次,建立一种基于ISVM的缺失数据补偿模型,对缺失数据进行非线性拟合,获得数据缺失时刻的补偿值.最后,运用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法更新ISVM参数,提高缺失数据的补偿精度.将该清洗方法应用于城市污水处理过程中,实验结果表明,基于ISVM的异常数据清洗方法能够实现对异常数据的剔除以及缺失数据的补偿,提高了数据质量.
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| 关 键 词： | 污水处理 数据异常 数据清洗 密度估计 支持向量机 粒子群优化 |
Abnormal Data Cleaning Method for Municipal Wastewater Treatment Based on Improved Support Vector Machine |
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| HAN Honggui,LU Shuwu,WU Xiaolong,QIAO Junfei. Abnormal Data Cleaning Method for Municipal Wastewater Treatment Based on Improved Support Vector Machine[J]. Journal of Beijing Polytechnic University, 2021, 47(9): 1011-1020. DOI: 10.11936/bjutxb2019100014 |
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| Authors: | HAN Honggui LU Shuwu WU Xiaolong QIAO Junfei |
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