关于遗传算法优化的最小二乘支持向量机在MBR仿真预测中的研究

• 作者: 李威威 李春青 王韬 聂敬云
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 膜生物反应器 膜通量 最小二乘支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 40-44,48
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.05.009

摘要

提出了一种基于遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的MBR膜通量预测算法。为了准确的选择LSSVM的参数，该算法采用GA对LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数进行优化。针对MBR膜污染因子较为复杂且各因子之间相互交叉，首先对影响MBR膜通量的各因子进行主成分分析(PCA)，提炼出重要因子作为LSSVM的输入层，膜通量作为输出层，然后建立GA-LSSVM仿真预测模型，并用该预测模型运算得出预测结果。通过对比预测结果和实验数据，得出该算法对膜通量有较高的预测精度，并将其与BP神经网络模型进行了比较，结果表明该预测模型具有更高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春青	天津工业大学计算机科学与软件学院	44	217	7.0	13.0
2	聂敬云	天津工业大学计算机科学与软件学院	4	32	3.0	4.0
3	王韬	天津工业大学环境与化工学院	14	311	8.0	14.0
4	李威威	天津工业大学计算机科学与软件学院	6	29	2.0	5.0