基于支持向量机的曝气池SVI软测量研究

• 作者: 宋贤民
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 曝气池SVI 粗糙集 支持向量机 软测量
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 841-843
• 分类号: TP181
• 字数: 2423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.04.037

摘要

支持向量机 (Support Vector Machines) 是一种基于统计学习理论的新型建模方法.活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数(曝气池SVI)难于在线测量,为此用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,采用粗糙集理论(RS)和主元分析(PCA)进行数据的预处理,建立了基于SVM的曝气池 SVI软测量模型,并进行了比较.综合考虑后,选择RS-PCA-SVM模型.结果表明,经粗糙集和主元分析预处理数据后,大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化.同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋贤民	台州学院医药化工学院	3	9	1.0	3.0