基于Fast-RVM的在线软测量预测模型

• 作者: 刘莉 曹涛 许玉格
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: Fast-RVM算法 在线建模 软测量 预测 污水处理
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 4540-4545
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20150566

摘要

生化需氧量（biochemical oxygen demand，BOD）是评价水质好坏和污水处理效果的关键指标之一。由于污水生化处理过程复杂，在线仪表维护困难，生化需氧量无法得到快速精确地测量。针对这一问题，提出了一种基于Fast-RVM的在线软测量回归模型来实时在线预测出水指标BOD。该模型采用基于贝叶斯框架的相关向量机来在线预测输出指标，并且引入快速边际似然算法来加快模型的更新速度。通过污水数据的仿真实验，结果表明该在线模型的预测精度高于离线模型，泛化能力强，模型在线更新的快速性尤为突出，能较好地实现污水处理中出水水质的实时在线预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许玉格	华南理工大学自动化科学与工程学院	61	585	15.0	20.0
2	刘莉	华南理工大学自动化科学与工程学院	4	27	3.0	4.0
3	曹涛	华南理工大学自动化科学与工程学院	3	32	3.0	3.0