支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法

• 作者: 冯辉 张建秋 张杰 胡波 雷中方
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 软测量 数据融合 实验及仿真 序批式活性污泥法(SBR) COD 支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 传感器应用
• 页码范围: 1519-1524
• 页数: 6页
• 分类号: X703|TP183
• 字数: 5092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2009.10.029

摘要

为了实时测量序批式活性污泥法(SBR)污水处理系统中的化学需氧量(COD),提出了一种支持向量机和神经网络联合软测量SBR污水处理中COD的方法.针对COD软测量建模中有限种类辅助变量造成的矛盾数据问题和神经网络学习的局部最小问题,该方法通过引入支持向量机对COD值进行预估计,再根据COD的变化规律使用两种神经网络模型分别估计污水COD值.实验表明:本文方法的软测量结果优于单一神经网络的软测量结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷中方	复旦大学环境科学与工程系	26	621	14.0	24.0
2	张建秋	复旦大学电子工程系	88	724	16.0	23.0
3	张杰	复旦大学电子工程系	50	222	10.0	12.0
4	胡波	复旦大学电子工程系	159	1370	19.0	32.0
5	冯辉	复旦大学电子工程系	47	462	7.0	20.0