基于ANN和LSSVR的造纸废水处理过程软测量建模

• 作者: 刘鸿斌 徐亮 殷文志 汪瑶 胡慕伊 黄明智
• 来源期刊: 中国造纸学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 最小二乘支持向量回归 造纸废水处理 软测量建模 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: X793
• 字数: 2653字
• 语种: 中文

摘要

针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,将人工神经网络(ANN)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)分别用于造纸废水处理过程中的软测量建模,实现造纸废水处理过程中出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度的预测.ANN采用误差反向传播算法建模,LSSVR通过粒子群优化算法进行模型参数优化.结果表明,与ANN模型预测结果相比,LSSVR模型预测结果的均方根误差降低了50％以上,相关系数提高了近10％,表明LSSVR模型在造纸废水处理过程中的预测精度高于ANN模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡慕伊	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	64	222	8.0	10.0
2	汪瑶	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	2	10	1.0	2.0
3	徐亮	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	1	9	1.0	1.0
4	殷文志	南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室	2	9	1.0	2.0
5	黄明智	中山大学水资源与环境系	4	49	4.0	4.0