改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断

• 作者: 曾光明 李峰 李晓东 梁婕 石林 蒋茹 韦安磊 黄国和
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 故障诊断 支持向量机 遗传算法 改进支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 环境工程
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: X703.1
• 语种: 中文

摘要

针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函R(WLOO)(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对R(WLOO)(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾光明	湖南大学环境科学与工程学院	735	15795	57.0	82.0
2	梁婕	湖南大学环境科学与工程学院	23	392	9.0	19.0
3	韦安磊	湖南大学环境科学与工程学院	8	130	6.0	8.0
4	李峰	湖南大学环境科学与工程学院	19	277	9.0	16.0
5	李晓东	湖南大学环境科学与工程学院	31	286	8.0	16.0
6	石林	湖南大学环境科学与工程学院	10	253	8.0	10.0
7	蒋茹	湖南大学环境科学与工程学院	9	138	8.0	9.0
8	黄国和		1	9	1.0	1.0